【摘 要】
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遥感反演是利用传感器的物理参数与地学、生物参数构建函数关系,以大范围的推算地表信息。传统的单一角度遥感数据的信息难以推断目标的空间结构。多角度遥感作为一种新的观测方式,在不同角度的成像中可以获取森林冠层的二向异性反射信息,这对森林垂直结构参数的反演精度提升带来契机。研究区位于福建省长汀县河田镇,以欧空局CHRIS多角度遥感信息对该区域内马尾松林叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）反
【基金项目】
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国家自然科学基金《南方红壤水土流失区植被覆盖与管理因子（C因子）遥感重构研究》（41401385）
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遥感反演是利用传感器的物理参数与地学、生物参数构建函数关系,以大范围的推算地表信息。传统的单一角度遥感数据的信息难以推断目标的空间结构。多角度遥感作为一种新的观测方式,在不同角度的成像中可以获取森林冠层的二向异性反射信息,这对森林垂直结构参数的反演精度提升带来契机。研究区位于福建省长汀县河田镇,以欧空局CHRIS多角度遥感信息对该区域内马尾松林叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）反演精度提升作为研究目的。采用主成分分析法与最佳指数因子法对CHRIS光谱特征进行提取与选择,筛选出能够表征绿光、红光和红外光谱的波段组合;构建多种比值植被指数和多角度植被指数,与LAI进行回归建模并反演得到LAI分布图;将实测LAI值对反演值进行精度验证。主要的研究结论如下:1、对经预处理后的CHRIS影像采用主成分分析法,变换其原始光谱空间到主成分（Principle Component Analysis,PCA）空间中。变换后的前两主成分的特征值之和占到全部主成分波段特征值的99.91%,经计算得出0°、+36°、-36°、+55°角度影像中对前两主成分荷载率最高的原始光谱空间中的三个波段是第1 8波段、第5波段与第3波段（-55°影像在红外波段的结果略有不同,选取第17波段）;同时对原始十八波段进行三波段组合计算其最佳指数因子,0°角度影像的OIF值最高的三波段组合与PCA筛选结果一致,而其它四个角度影像下的OIF值最高的三波段为第18波段、第4波段与第3波段。两种方法对波段筛选的结果总体上略有差异,但差异不大。2、利用CHRIS高光谱筛选后的特征波段构建比值植被指数（Ratio Vegetation Index,RVI）、归一化植被指数（Nomalized Difference Vegetation Index,NDVI）与土壤调节植被指数（Soil Adjusted Vegetation Index,SAVI）,通过ERDAS软件空间建模方式得到各植被指数在不同角度下的分布图,并将地面实测LAI值与对应NDVI值、RVI值与SAVI值进行统计回归建模。结果显示三种植被指数中拟合优度R2最佳的角度都出现在0°方向上,RVI、NDVI、SAVI分别为0.6672、0.7341、0.7341;而随观测天顶角的逐渐变大,拟合优度R2也随之降低;拟合优度最低值出现在+55°方向上,RVI、NDVI、SAVI分别为0.1735、0.2097和0.2098。使用法国高分辨率影像Preiades研究空间分辨率对LAI拟合精度的影响,以Preiades高分辨率影像第4波段、第3波段计算得到的NDVI值与地面实测LAI拟合优度可以达到0.801,明显高于CHRIS的0°方向上的0.7341,说明影像空间分辨率的提高对两者拟合精度有明显影响。3、用三种VI-LAI模型对研究区域内的LAI值进行反演,得到五个角度下的LAI分布图,并将对应点与LAI地面验证点作精度验证,结果显示SAVI-LAI通过引入植被覆盖度因子L来减弱研究区域内土壤背景噪声的影响,其反演值与验证值之间的R2=0.7238、RMSE=0.2151,反演精度要优于RVI-LAI与NDVI-LAI模型。4、基于几何光学模型得到NDVI各向异性分布规律,构建NHDVI归一化热暗点植被指数。因加入角度信息对LAI进行反演,NHDVI-LAI统计模型反演得到的LAI值与验证值之间的R2达到0.8272,比SAVI-LAI的反演精度提高了约14%,RMSE也仅为0.1232,证明角度信息有助于有效提高马尾松林LAI的反演精度。
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