雷达与光学遥感结合在森林净初级生产力研究中应用

摘要

在南方地区，光学遥感图象由于云雨等天气情况的影响，一年中获得较好质量的光学图象比较困难，而微波遥感不受天气条件的限制，能获得其他手段无法获得的有关森林面积和结构的信息。当光学遥感图象无法获取的情况下，利用雷达来替代光学遥感进行NPP的估测，就可以弥补由于光学遥感缺失而造成NPP估测缺失。此外，微波穿透能力能弥补光学遥感估算多云雨地区NPP时植被指数的饱和受到限制的缺点。并与光学遥感相互补充，为理解全球变化提供可靠的数据。森林生物量雷达遥感目前已经积累了大量的研究成果，但是目前还没有星载雷达估测森林NPP方面的相关的研究报道。 本文以2002年10月LANDSAT-TM以及RADARSAT-SAR作为遥感数据源，以雷州林业局2002年二次清查数据以及地面调查数据作为地面数据源。通过简化的CLOUD模型，建立RADARSAT-SAR后向散射系数与LAI的对数模型，并从RADARSAT-SAR提取冠层LAI，同时将估测的LAI作为SAIL模型的输入变量，通过辐射传输方程模拟冠层反射率，建立起雷达后向散射系数与光学遥感之间关系。并在改进的CASA模型基础上，利用RADARSAT-SAR模拟的冠层反射率数据作为NPP遥感模型的遥感输入源，对研究区热带人工林的净初级生产力进行了模拟。文章首次提出在多云雨地区利用雷达模拟替代光学遥感进行NPP模拟。本文研究结果为热带森林NPP研究提供了一个很好的思路 主要研究内如包括：1.利用LANDSAT-TM数据以及RDARSAT-SAR数据对研究区LAI进行了估测研究。RDARSAT-SAR估测森林冠层LAI是整个研究的基础。估测结果的好坏直接影响后面的冠层反射率的估测以及NPP的估算。 1)利用LANDSAT-TM数据本研究的主要目的就是要找出一些较适用于南方热带森林LAI估算的光谱波段和植被指数。并与RADARSAT-SAR做对比。利用LANDSAT-TM数据对中国南方地区人工林LAI估测进行了尝试研究。利用植被指数和主成分分析，选取研究区加勒比松，尾叶桉分别作为针叶林和阔叶林的代表，建立多元回归和神经网络模型。结果表明：神经网络比回归分析模拟效果好。单波段TM数据和大多数植被指数与LAI总体相关性并不好。而多元回归和神经网络模型大大提高预测精度。从理论上来将，利用fc估测LAI应该可以更真实的反映植被的真实状况。遥感估测LAI都是假定LAI均匀分布于象元的。但实际上，由于所用数据的限制，我们利用fc所得到的LAI的估测值也是象元的平均值。 2)假定在冠层覆盖度较大情况下，C波段后向散射主要是树冠层的贡献，而忽略树干和地表土壤的后向散射的话，简化的CLOUD模型可以看成简单的对数模型。利用对数模型可以从SAR图象提取森林冠层LAI，这种方法对于大面积的森林LAI估测具有一定的参考价值。 2.利用RADARSAT-SAR模拟的冠层LAI作为SAIL模型的输入变量，利用SAIL模型模拟森林冠层反射率。并比较了模拟的冠层反射率与TM计算得到的冠层反射率以及NDVI。认为RADARSAT-SAR模拟的结果比较真实的反映了森林植被的冠层反射率特性，因此利用RADARSAT-SAR来替代光学遥感具有一定的可行性。 3.基于改进的CASA模型的NPP估算1)CASA模型中利用水分动态平衡模型推算水分对最大光能利用率的限制因子，本文根据前人的研究成果，将CASA模型中的参数用VPM模型中的参数来取代，利用VPM模型中的水分限制因子取代CASA模型的水分限制因子。不仅可以充分利用遥感数据源，使NPP模型进一步全遥感化，而且不需要太多的地面资料。 2)根据改进的CASA模型，利用RADARSAT-SAR模拟得到的冠层反射率来求取研究区的光能利用率以及FPAR。结合2002年常规观测数据，对研究区的NPP进行了模拟。并与TM估测的NPP进行了比较。讨论了RADARSAT-SAR模拟光能利用率以及FPAR，NPP的可能性和合理性。

目录

文摘

英文文摘

中国科学院遥感应用研究所学位论文原创性声明和使用授权说明

第一章绪论

第二章研究区概况以及数据准备与处理

第三章利用TM与雷达数据进行LAI估测方法研究

第一节LAI叶面积指数遥感反演算法研究进展

第二节TM估测LAI方法探讨

第三节星载雷达RADARSAT-SAR估测LAI

第四节本章小结

第四章森林冠层反射率雷达模拟

第五章基于光学遥感森林NPP研究基础上的雷达估测NPP

第六章结论与展望

参考文献

博士期间发表论文

致 谢