Canopy water content retrieval from hyperspectral remote sensing

摘要

植物的生物地球化学过程，例如光合作用，蒸发和净初级生产，与叶面水直接相关。因此，冠层含水量对于理解陆地生态系统功能很重要。与在970 nm和1200 nm处的吸水特征有关的光谱信息为获得有关叶片和冠层水含量的信息提供了可能性。代表一系列冠层的高光谱反射率数据使用PROSPECT模型在叶片级别进行了模拟，并使用了组合的PROSPECT + SAILH模型在冠层进行了模拟。该仿真尤其用于研究与在约970 nm和1200 nm处的吸水特征有关的光谱信息。在叶片水平上，该信息与叶片含水量有关。在冠层级别，此信息与叶面积指数（LAI）和冠层含水量（CWC）有关。特别是接近这些吸收特征的导数光谱显示出对叶和冠层含水量的强大预测能力。定义吸收特征的比率指数具有较小的预测能力。通过估计具有不同冠层结构的两个测试地点的冠层水含量，测试了使用光谱中近红外（NIR）区域吸水特征信息的可行性。第一个地点是由草/三叶草混合物均匀管理的农田，田间变化不大，是荷兰瓦格宁根Droevendaal实验农场的一部分。另一个地点是荷兰Waal河沿岸泛滥的Millingerwaard地区的一个异质自然区域。在2004年夏季和2005年夏季，分别使用ASD FieldSpec光谱仪获得了两个测试点的光谱信息。基于红色和NIR光谱带的单个光谱带和传统植被指数得出了对CWC的中等估计。描述吸收特征的比率指数显然产生了更好的结果。导数光谱获得了最佳结果。在第一个吸水特征的斜率处，导数光谱与CWC的相关性最高。但是，此处还应考虑大气水蒸气的吸收，因此偏爱右肩的波长约为1040 nm。