基于多角度卫星遥感的胡杨林结构参数获取.pdf
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1、doi:10.11707/j.1001-7488.LYKX20210756基于多角度卫星遥感的胡杨林结构参数获取杨雪峰木尼热买买提(新疆师范大学地理科学与旅游学院新疆干旱区湖泊环境与资源实验室乌鲁木齐 830054)fisofvolfgeo摘要:【目的】基于多角度卫星遥感(MISR)和无人机(UAV)摄影测量技术,采用简单几何光学模型(SGM)和广义简约梯度(GRG)优化方法,反演获取塔里木河下游胡杨林主要结构参数(树高、冠幅、林分密度和覆盖度)。【方法】以塔里木河下游典型河岸林为研究对象,基于野外调查、UAV 倾斜摄影测量和 MISR 数据,构建训练集,采用 SGM 对场景反射进行分解模拟,
2、获取 Walthall 背景反射模型参数,评价参数敏感性,建立参数回归方程,运用 GRG 优化算法反演得到测试集结构参数,利用无人机测量数据进行精度验证和评价。【结果】从 UAV 倾斜摄影测量数据中提取的树高、冠幅、林分密度数据与实测数据相比,UAV 获取的树高、冠幅、林分密度与实测数据的 R2分别为 0.90、0.84、0.94,均方根误差(RMSE)分别为 0.45 m、0.68 m、4.25 株hm2。SGM 对训练集样地红光模拟反射值与卫星观测反射值的 R2最大值为 0.99、最小值为 0.72、平均值为 0.92;反演获取的训练样地树高和覆盖度与参考值相比,覆盖度 R2达 0.99,
3、RMSE 为0.73%,树高 R2为 0.66,RMSE 为 0.61 m。对反演获取的 Walthall 模型参数进行敏感性分析发现,c1对覆盖度和树高影响最大,其次是 c4,c2和 c3影响最小,c1c4对林分密度变化影响很小。建立 AN 多光谱反射率和 AMBRALS 模型、系数与 c1c4的多元线性回归方程,预测训练集样地 c1c4参数值与反演值相比,调整 R2分别为 0.78、0.98、0.59 和0.75。MISR 反演获取的胡杨覆盖度、树高、密度和冠幅与无人机数据在 275 m2尺度上相比,线性模型 R2分别为 0.54、0.47、0.41 和 0.24,RMSE 分别为 3%、
4、0.76 m、112 株和 0.64 m;平均相对误差(MRE)分别为 24.7%、8.9%、22.5%和 10%;使用幂函数模型时,覆盖度、树高、林分密度、冠幅的 R2分别为 0.80、0.53、0.55 和 0.30,RMSE 分别为 1%、0.4 m、33 株和 0.32 m,MRE 分别为 10%、5%、6%和 6%。【结论】无人机获取的胡杨林结构数据可代替地面调查数据,作为SGM 的定标参数以及最终精度验证;SGM 能较好模拟 MISR 观测样地的各向异性反射特征;SGM 反演获取的 Walthall背景反射模型参数精度以及由此建立的参数回归方程精度对最终结构参数反演结果存在较大影响
5、。多角度卫星遥感和无人机摄影测量技术结合可在区域尺度上获取较为准确的森林结构信息。关键词:森林结构参数;胡杨;多角度卫星遥感;简单几何光学模型中图分类号:S785文献标识码:A文章编号:10017488(2023)09003411Structural Parameters Acquisition of Populus euphratica by Multi-Angle Remote Sensing ImageYang XuefengMunireMaimaiti(College of Geography Science and Tourism,Xinjiang Normal University
6、Xinjiang Laboratory of Lake Environment andResources in Arid ZoneUrumqi 830054)Abstract:【Objective】Forest structure characteristic is an important index to evaluate forest ecological function,which candirectly present the growth status of forest.It is not only the research object in the fields of fo
7、restry,ecology and geoscience,butalso an important input parameter of many terrestrial ecological models.How to obtain the characteristics of large-scale foreststructure effectively has important scientific research value.Based on MISR(multi-angle imaging spectro-radiometer)satelliteremote sensing d
8、ata and UAV(unmanned aerial vehicle)photogrammetry data,SGM(simple geometric optical model)and theoptimization methods of GRG(generalized reduced gradient)were used to obtain the key structure information of Populuseuphratica forest in Tarim River,so as to provide a new method for the quantitative s
9、tudy of forest remote sensing.【Method】Taking the typical riparian forest near Yingsu in the lower reaches of Tarim River as the study area,based on fieldinvestigation,UAV remote sensing aerial survey,multi-angle satellite remote sensing,the inversion of SGM is carried out,theprocess is divided into
10、three steps:firstly,the multi-angle reflectance data and forest structure parameters of the train dataset areinput into the SGM model as known fixed variables,and the coefficients of Walthall model are retrieved by GRG optimizationalgorithm.Secondly,the regression equation of Walthall model coeffici
11、ents is established by using the AMBRAL model 收稿日期:20211010;修回日期:20220308。基金项目:国家自然科学基金项目(41761075,42261062);自治区自然科学基金项目(2022D01A97)。第 59 卷 第 9 期林业科学 Vol.59,No.92 0 2 3 年 9 月SCIENTIA SILVAE SINICAESept.,2 0 2 3coefficients of the train dataset and the multi-spectral reflectance data of MISR AN camer
12、a.Thirdly,an regression equation of theWalthall model coefficient is used to obtain the soil background reflectance of the test dataset,and the structural parameters of thetest dataset are retrieved by GRG nonlinear optimization algorithm,Finally,the accuracy is verified and evaluated by UAVmeasurem
13、ent data.【Result】The tree height,crown diameter and density data extracted by OBIA(object based image analysis)technology were compared with the measured samples.It was found that the R2 of the height,crown diameter,density obtained byUAV oblique photogrammetry between the field-measured value was 0
14、.90,0.84,0.94 and RMSE(root mean square error)was0.45 m,0.68 m and 4.25 treeshm-2 respectively.Compares the SGM simulated value with satellite observation reflection value ofthe train dataset,the maximum value of R2 is 0.99,the minimum value of R2 is 0.72 and the mean value of R2 is 0.92.The treehei
15、ght and coverage obtained from the inversion of the train dataset are consistent with the reference value.R2 reaches 0.99 andRMSE is 0.73%.The consistency of tree height is slightly poor,R2 is 0.66 and RMSE is 0.61m.c1 parameter of Walthall model hasthe greatest impact on FVC and tree height,followe
16、d by c4,c2 and c3.c1-c4 have relative little effect on the change of density.Byestablishing the multiple linear regression equation between the reflectance of AN camera multispectral band and AMBRALSmodel coefficients with c1-c4,the c1-c4 parameters of the train dataset are predicted.Compared with t
17、he inversion values,theadjusted R2 of c1-c4 parameters are 0.78,0.98,0.59 and 0.75 respectively.Compared with the UAV measured data on the 275 m2scale,the R2 of linear models of FVC,tree height,density and crown diameter of Populus euphratica obtained by MISR multi-angle satellite remote sensing wer
18、e 0.54,0.47,0.41 and 0.24 respectively,and the RMSE were 3%,0.76 m,112 trees and 0.31 mrespectively;MRE(mean relative error)was 24.7%,8.9%,22.5%and 10%respectively.When the power function model is used,the R2 of FVC,tree height,density and crown diameter are 0.80,0.53,0.55 and 0.30;RMSE is 1%,0.4m,3
19、3 trees,0.16 m;MRE is10%,5%,6%,6%respectively.【Conclusion】The structural data of Populus euphratica forest obtained by UAV can be used asthe calibration parameters of the model and the accuracy verification instead of the field-measured data.SGM model can wellsimulate the anisotropic reflection char
20、acteristics of observation samples.The accuracy of background reflection simulated byWalthall model has a great impact on the final inversion results of structural parameters.The combination of MISR multi-anglesatellite remote sensing and UAV technology can obtain more accurate forest structure info
21、rmation on a regional scale.Key words:forest structural parameters;Populus euphratica;multi-angle satellite remote sensing;simple geometric-opticalmodel(SGM)森林是一个复杂的统一体,由多种生物和非生物环境组成,其彼此之间相互影响、相互制约,表现出一定的结构特征和相互作用规律。森林结构特征是森林植物与周围环境条件之间以及森林植物彼此之间相互作用的表现形式,可直观反映森林生长状况,既是林学、生态学和地学领域的主要研究对象,也是众多陆地生态模型的
22、重要输入参数,获取大尺度森林结构特征具有重要科学价值(Pedroni,1997;Schrter et al.,2019)。森 林 结 构 特 征 通 常 采 用 覆 盖 度(fractionalvegetation cover,FVC)、林 分 密 度(density)、树 高(height)、冠幅(crown width)、胸径(diameter at breastheight)、叶面倾角分布(leaf angle distribution,LAD)和叶面积指数(leaf area index,LAI)等指标表示(Rogasset al.,2012)。目前,基于遥感手段获取森林结构参数已取得
23、较大发展,能够获取大面积森林结构参数的遥感技术主要有激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)、雷达、光学遥感等。机载 LiDAR 是测量植物冠层结构、形状和地上生物量的有效探测手段(董 立 新,2016;Lefsky,2010;Omasa et al.,2002;vanLeeuwen et al.,2010);但因 LiDAR 机载设备观测范围较小,使用成本较高,星载 LiDAR 设备地面采样点又十分稀疏,限制了 LiDAR 的应用。干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)和极化干 涉
24、 合 成 孔 径 雷 达(polarimetric SAR interferometry,PolInSAR)等技术发展出随机体散射体/地表二层(random volume over ground,RVoG)、极化相干层析(polarization coherence tomography,PCT)等模型方法,可用来获取森林结构的精细结构特征(Cloude et al.,2003;Cloude,2006;Park et al.,2015;谈璐璐等,2010);然而,现阶段星载极化干涉数据面临时间失相干、空间失相关等影响,其应用受一定限制,甚至无法取得令人信服的反演结果(李震等,2014;刘晓萌等
25、,2007;李廷伟等,2009;Lee et al.,2012)。随着高分遥感技术的发展,利用影像高分辨率特点获取树木结构参数的研究日益增多;但由于森林阴影的长度、太阳高度角、方位角以及坡度、坡向等多个因子具有不确定性,使用高分影像在测量中容易造成较大的人为误差,无法第 9 期杨雪峰等:基于多角度卫星遥感的胡杨林结构参数获取35 推广到大范围森林参数测量中(崔少伟等,2011;韩学锋,2008;周志强等,2012;Ke et al.,2011)。与单一方向光学遥感相比,多角度光学遥感不仅利用多光谱观测提取地物组分的波谱信息,而且利用卫星前向、后向和星下点不同角度的观测,既富含地表结构信息,同时
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