不同含水量土壤高光譜二向性反射特征研究*

劉 影，姚艷敏※，司海青

(1.農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點實驗室，北京 100081； 2.中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京 100081)

·技術(shù)方法·

不同含水量土壤高光譜二向性反射特征研究*

劉 影1， 2，姚艷敏1， 2※，司海青1， 2

(1.農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點實驗室，北京 100081； 2.中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京 100081)

【目的】探討高光譜遙感土壤含水量對土壤二向性反射分布函數(shù)(bidirectional reflectance distribution function，BRDF)的影響，可為改進土壤含水量高光譜遙感反演機理模型，提高反演精度奠定重要基礎(chǔ)。【方法】該研究在室內(nèi)條件下對含水量為5%～45%(按5%遞增)的土樣進行多角度光譜測定，分析光源天頂角、觀測天頂角、觀測方位角及含水量不同對土壤二向性反射特征的影響。【結(jié)果與結(jié)論】由于土壤表面顆粒之間的相互遮蔽，土壤BRDF隨光源天頂角的增加而增大，隨觀測天頂角的減小而降低，且土壤BRDF隨觀測天頂角的變化與波長有關(guān)。后向散射方向的土壤BRDF最高，前向散射方向的土壤BRDF最小。在400～1 400nm波段范圍內(nèi)，當土壤含水量小于田間持水量時，土壤BRDF值隨含水量的增加而降低；大于田間持水量時，土壤BRDF值隨含水量的增加而增加。但在波長1 400～2 400nm范圍內(nèi)，不同的觀測位置下，土壤含水量不同引起土壤BRDF的變化沒有明顯規(guī)律。

高光譜 BRDF 多角度 土壤含水量

0 引言

土壤質(zhì)量含水量是表征一定深度土層干濕程度的物理量，在農(nóng)業(yè)、氣象、水文、地理等研究領(lǐng)域是一個關(guān)鍵變量。國內(nèi)外對于土壤含水量高光譜遙感反演都進行過大量研究[1-5]，發(fā)現(xiàn)在可見光至近紅外的波段范圍內(nèi)，當土壤含水量低于田間持水量時，土壤光譜反射率隨土壤含水量的增加而降低； 而當土壤含水量大于田間持水量時，土壤光譜反射率隨著土壤含水量的增加而增加。魏娜[6]研究得出不同含水量下土壤光譜曲線在1 400nm、1 900nm、2 100nm波段附近具有較強的吸收特征。司海青等[7]認為不同含水量土壤光譜曲線的主要差異是水分吸收峰偏移的位置以及深度，在近紅外區(qū)域差異變大，特別是1 450nm和1 900nm波段范圍附近的水分吸收谷出現(xiàn)明顯的增大趨勢。以上研究都假設(shè)土壤表面為朗伯體，反射各向同性，大都設(shè)置某一固定角度的光源照射土壤，高光譜儀的探頭垂直觀測土壤表面的光譜反射率。在此觀測條件下測得的土壤反射率僅表現(xiàn)出了土壤的光譜特性，即不同物質(zhì)對電磁波的吸收帶不同而造成的反射率隨波長的變化，沒有考慮土壤反射率的方向性問題，因此與自然條件下土壤的真實反射率有一定的差異，影響了高光譜土壤含水量的反演精度。

地物的反射特性不僅具有光譜特性，而且也有方向特性，即反射率隨光源-目標-傳感器的幾何關(guān)系變化而變化，這是由地物的結(jié)構(gòu)特征所造成[8]。通常裸露土壤表面是高度的、強烈后向散射的各向異性，土壤表面越粗糙，越呈現(xiàn)非朗伯體特性[9]，并且光源入射方向和傳感器觀測方向的不同會使土壤光譜反射特征具有明顯的方向性，即土壤具有二向性反射特征。土壤的二向性反射特性是當前定量遙感研究的熱點之一，一些學者在土壤二向性反射特性及二向性反射分布函數(shù)(BRDF)模型方面做了初步的研究[10-14]。由于土壤含水量的變化會改變土壤顆粒表面對光的散射和吸收，也使土壤表面反射方向的反射信息發(fā)生變化。在土壤含水量對土壤反射率方向性的影響研究方面，呂云峰等[15]通過分析野外實測土壤多角度高光譜數(shù)據(jù)與含水量之間的關(guān)系，認為土壤含水量在560nm、670nm、865nm波段處的反演結(jié)果有差異，并且在865nm波段處的土壤含水量反演精度最穩(wěn)定。程街亮[13]在室內(nèi)條件下測定不同含水量土壤二向反射特性，認為在整個波段范圍內(nèi)，隨著土壤含水量的減少，土壤的單次散射反照率呈增加的趨勢。楊貴軍[16]等在野外條件下對土壤進行多角度觀測，認為土壤含水量在近紅外、紅和短波紅外波段處的反演精度較高。以上研究或者只是采用幾個土壤含水量樣本而不是含水量梯度樣本測定土壤二向反射率； 或者在野外條件下測定，光源入射角、觀測方位角等難以控制，因此其研究分析的土壤含水量對土壤二向性反射特征的影響不全面，且沒有獲得基于機理模型的高光譜土壤含水量反演最佳參數(shù)值，土壤含水量高光譜反演精度難以保證。

因此，文章在室內(nèi)多角度不同含水量土壤光譜測量的基礎(chǔ)上，研究分析了光源入射角、觀測角度不同對土壤二向性反射特征的變化規(guī)律，分析土壤含水量與土壤反射光譜特性和方向特性的關(guān)系，為基于機理模型的土壤含水量高光譜建模，提高土壤含水量的定量反演精度提供科學依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域與土樣采集

該文研究的采樣區(qū)位于吉林省公主嶺市，采樣時間為2015年10月18～20日，采樣點為玉米已收獲的耕地裸土，采樣深度為0～20cm，盡量保持原狀土裝入大鋁盒內(nèi)(直徑15cm、高度7cm)。共采集60個土樣，其中黑土和黑鈣土各采集30個。剔出土壤樣本中雜物，以備室內(nèi)含水量梯度配置及土壤二向性反射率測定。另采集1kg土樣，裝于土袋中，用于后續(xù)土樣室內(nèi)化驗分析。

表1 土壤含水量梯度實際測量值統(tǒng)計 %

1.2 樣品制備

將采集的原狀土樣在室內(nèi)不破壞表面粗糙度的條件下，采用烘干稱重法計算土壤含水量，并測定土壤二向性反射率。測得的土樣粗糙度范圍為1.03～1.15。首先將土樣加水至過飽和狀態(tài)，靜止24h，待土樣表面的自由水消失后，測定飽和狀態(tài)下的土壤二向性反射率，并稱重； 然后將土樣置于80℃的烘箱中烘干3h，自然狀態(tài)下放至恒溫稱重，并測定此狀態(tài)下的土壤二向性反射率。土樣重復(fù)烘干3次，獲得不同土壤含水量狀態(tài)下的二向性反射率。最后將土樣置于105℃的烘箱中烘干8h，稱重后，計算不同處理的土壤含水量。

該研究設(shè)計9個土壤含水量梯度(5%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%)。從實測的土壤含水量值中選取接近預(yù)設(shè)含水量值的土樣，進行土壤二向性反射特性分析。選取土樣實測含水量的統(tǒng)計描述見表1。

1.3 室內(nèi)土壤BRDF的測定

將配置好的土樣在暗室內(nèi)采用美國ASD Fieldspec Pro FR型高光譜儀測定土壤BRDF。光源為兩個50W的鹵素燈，保持30或60的入射天頂角(θs)置于土樣同一側(cè)，距離土樣30cm。探測器的觀測天頂角(θ0)介于0～60之間，每隔10探測一次土壤光譜信息，探頭距離土樣15cm，探頭視場角為10。光源的方位角(φ)為0、90、180。每個土樣的觀測角度共38個，具體的角度設(shè)置見表2。當光源方位角為0時，光源入射方向與觀測方向在同一側(cè)為前向散射； 當光源方位角為180時，光源入射方向與觀測方向在兩側(cè)為后向散射。每次光譜測量前均用白板進行標準化處理，保證觀測數(shù)據(jù)的準確性。對每個觀測方向自動采集5條土壤光譜曲線，取5條曲線的算術(shù)平均值作為土樣在該方向上的土壤BRDF值。

表2 土壤二向性反射率測量角度設(shè)置表

光源方向探測方向天頂角方位角觀測天頂角300102030405060901020304050601800102030405060600102030405060901020304050601800102030405060

1.4 光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

在全波段范圍中350～399nm和2 400～2 500nm受光譜儀光感度低和土壤反射率低的影響，信噪比低，因此剔除這兩個波段。然后，利用ViewSpec Pro軟件對光譜曲線進行斷點修正(Splice Correction)，并采用Savitzky-Golay平滑方法對光譜曲線進行平滑處理。平滑后的光譜曲線用于基于包絡(luò)線去除法的不同含水量土壤光譜敏感波段確定以及土壤二向性反射特性分析。

1.5 包絡(luò)線去除法

包絡(luò)線去除法是一種常用的光譜分析方法，能夠有效增強光譜曲線的吸收和反射特性，將反射率歸一化為0～1.0，吸收特征也歸一化到統(tǒng)一的背景上，利于與其他光譜曲線特征值比較[17]。從直觀上看，包絡(luò)線相當于光譜曲線的“外殼”，一般定義為逐點直線順次連接光譜曲線上凸出的峰值點，并使折線在峰值點上的外角大于180°，用連續(xù)的折線段來表示光譜曲線的包絡(luò)線[18]。通過計算每個波段的原始光譜反射率與包絡(luò)線的反射率比值，即為光譜的去包絡(luò)線反射率值，其計算方法如公式(1)和(2)[19]。該研究中的包絡(luò)線去除法是利用ENVI 5.0軟件中的Continuum Re-moved完成的。

(1)

(2)

式中，Rcj是波段j的包絡(luò)線去除值；Rj是波段j的原始光譜反射率； K是在吸收曲線里起始點波段和末端點波段之間的斜率； λj是第j波段波長； λb和λa是在吸收曲線里的起始點波長和末端點波長；Rb和Ra是在吸收曲線里的起始點和末端點的原始光譜反射率。

圖1 含水量為5%的土樣在不同光源角、觀測角、方位角處的原始光譜和去包絡(luò)線曲線圖

2 結(jié)果與分析

2.1 敏感波段確定

圖1表示含水量為5%的土樣在不同觀測位置的原始光譜曲線和去包絡(luò)線曲線，可以看出原始光譜曲線在400～1 000nm波段范圍內(nèi)，隨波長的增加，其對應(yīng)的土壤反射率逐漸增加。并且在490nm、1 419nm、1 919nm和2 210nm波段處有較強的特征吸收峰，其中1 400nm附近主要是水分吸收了該波段附近的電磁波，是以羥基為主的吸收帶； 1 900nm附近是以層間水為主的水分吸收帶； 2 200nm附近的吸收峰不是由水分引起的，而是有機質(zhì)中的羥基振動引起的吸收帶[20]。而且去包絡(luò)線曲線在這幾個波段處也有較強的吸收特征，而在650nm波段附近也有一弱吸收峰。另外比較其他處理的土壤光譜曲線和去包絡(luò)線曲線，圖中特征吸收峰的位置并沒有因為觀測位置和土壤含水量的不同而發(fā)生改變。因此，該研究選取490nm、650nm、1 419nm、1 919nm和2 210nm為土壤含水量的光譜敏感波段，開展后續(xù)研究工作。該結(jié)論與前人研究的黑土土壤光譜敏感波段主要集中在可見光和近紅外波段范圍內(nèi)相一致[5-6， 21-23]。如，姚艷敏等[23]得出黑土的敏感波段主要集中在400～410、1 400～1 850、2 050～2 200nm范圍內(nèi)； 劉煥軍等[24]研究認為黑土光譜的特征吸收峰主要在510、650、921、1 420、2 206nm波段處。

2.2 土壤BRDF隨觀測天頂角變化分析

基于選擇的土壤含水量光譜敏感波段，分析觀測天頂角的變化對不同含水量土壤BRDF的影響。從圖2中可以看出，土壤的BRDF隨觀測天頂角的增加而增加。這主要是由于原狀土表面粗糙，土壤表面顆粒間發(fā)生多次散射，使光源發(fā)出的入射光被吸收，顆粒間傾角越大吸收的入射光越多，探測到的BRDF越低[25]。而且由于土壤表面顆粒之間的相互遮蔽，隨著觀測天頂角的增大，觀測方向探測到的陰影面積減少，因此隨著觀測天頂角的增加土壤BRDF增加。

圖2 含水量為30%的土壤BRDF在光源天頂角30和60處隨觀測天頂角的變化

圖3 光源天頂角為60處含水量為30%的黑土不同波長BRDF隨觀測天頂角的變化

當觀測天頂角與光源入射角相同且在同一側(cè)時，出現(xiàn)了熱點效應(yīng)(hot spot)。熱點效應(yīng)是指后向散射方向靠近光源位置處出現(xiàn)一個增強的反射峰。Hapke[25]等研究認為，當土壤樣本處于含水狀態(tài)下時，熱點效應(yīng)主要是由陰影遮蔽引起的； 而當土壤處于干燥狀態(tài)下時，熱點效應(yīng)主要由相干后向散射引起的。本研究的土壤為含水土樣，因此熱點效應(yīng)主要由陰影遮蔽引起。但圖2中30光源天頂角時，熱點位置的反射率與理論上的變化相悖。分析原因主要是由于30光源向斜下方發(fā)出入射光時，探測器也在光源的下方，其自身會在熱點方向投下陰影，使探測到的土壤BRDF值降低，產(chǎn)生干擾。圖2中60光源天頂角時，光源發(fā)出的光近似平直，產(chǎn)生的陰影對探測的影響較小，因此該熱點處土壤BRDF沒有降低。熱點效應(yīng)在實際室內(nèi)環(huán)境下觀測是很難獲取的，并且光源天頂角越小對熱點效應(yīng)的干擾越大。

通過圖3可以看出，在整個波長范圍內(nèi)，土壤BRDF在可見光波段范圍小于在近紅外和短波紅外波段范圍。因此得出BRDF不僅與光源和觀測的方向有關(guān)，與波長的變化也有密切關(guān)系。

2.3 土壤BRDF隨相對方位角變化分析

圖4 含水量為30%的土壤BRDF隨相對方位角0、90、180的變化

圖5 含水量為30%的土壤在30和60光源天頂角的BRDF變化

2.4 土壤BRDF隨光源天頂角變化情況

2.5 不同含水量對土壤BRDF的影響

圖6 不同條件下BRDF隨含水量變化

前人研究認為，在垂直觀測下，土壤含水量與反射率之間存在1個“臨界值”，該值接近于土壤的田間持水量。當含水量低于田間持水量時，隨含水量的增加土壤顏色變深，土壤BRDF值降低； 當含水量高于田間持水量時，隨含水量繼續(xù)增加，土壤顆粒表面易形成一層較薄的水膜發(fā)生鏡面反射，使土壤BRDF值增加[2， 4， 26-28]。該研究測得的黑土和黑鈣土的田間持水量范圍為28.16%～35.07%，通過圖6可以明顯看出，在同一個觀測位置，波長在400～1 400nm范圍內(nèi)，不同含水量土壤BRDF值的變化規(guī)律與前人研究結(jié)論相近。當土壤含水量低于30%時，土壤BRDF值隨含水量增加而降低； 當土壤含水量高于30%時，隨著土壤含水量的增加土壤BRDF值升高。但波長在1 400～1 500nm、1 900～2 000nm范圍內(nèi)，隨土壤含水量的增加BRDF值降低，吸收谷面積增大，與前人研究結(jié)論略有不同。圖6a、(c)垂直觀測中波長在1 500～1 800nm范圍內(nèi)土壤含水量為30%的BRDF值最低，而圖6b、(d)30觀測角中土壤含水量為45%的BRDF值最低。波長在2 000～2 400nm范圍內(nèi)，圖6a、(b)中BRDF值隨土壤含水量的增加而降低，而圖(c)、(d)中沒有相同的變化趨勢。因此，在波長1 400～2 400nm范圍內(nèi)，不同的光源天頂角、觀測天頂角和方位角下，土壤含水量不同引起的BRDF變化規(guī)律并沒有遵循前人研究的結(jié)論，原因有待進一步分析和研究。研究土壤方向性反射率與含水量之間的內(nèi)在規(guī)律性，能夠更準確的分析土壤含水量與土壤光譜的關(guān)系，這也是利用高光譜影像數(shù)據(jù)進行土壤含水量反演的重要前提。

3 結(jié)論與討論

該研究基于室內(nèi)實測土壤多角度光譜數(shù)據(jù)，研究了不同含水量條件下土壤二向性反射分布特性。根據(jù)實驗結(jié)果得到以下結(jié)論。不同土壤含水量BRDF光譜曲線的敏感波段主要為490nm、1 419nm、1 919nm和2 210nm。當觀測天頂角不同時，由于土壤顆粒間相互遮蔽產(chǎn)生陰影變化，因此土壤BRDF隨觀測天頂角的增大而增加。并且由于探測器自身產(chǎn)生的陰影，使熱點位置處的反射率降低； 當觀測方位角不同時，由于探測器視場范圍內(nèi)的陰影變化，使后向散射方向的BRDF最大，前向散射方向的BRDF最低。當光源天頂角不同時，由于土壤表面顆粒之間的相互遮蔽、反射和吸收，產(chǎn)生的陰影面積增大、反射出的輻射能減少，土壤BRDF隨光源天頂角的增大而降低。當土壤含水量不同時，在400～1 400nm波段范圍內(nèi)，當土壤含水量小于田間持水量時，土壤BRDF值隨含水量的增加而降低； 大于田間持水量時，土壤BRDF值隨含水量的增加而增加。但在波長1 400～2 400nm范圍內(nèi)，不同的光源天頂角、觀測天頂角和方位角下，土壤含水量不同引起土壤BRDF的變化沒有明顯規(guī)律。

該研究通過大量的室內(nèi)實測數(shù)據(jù)，從多角度遙感方面分析了不同含水量土壤的二向性反射特性，為建立適用的土壤含水量高光譜定量反演模型，提高反演精度奠定基礎(chǔ)。本實驗只對不同含水量的黑土和黑鈣土BRDF變化規(guī)律進行了研究，若開展其它土壤類型的研究，可以參照本方法進行實際的測量。實驗中的多角度設(shè)置有限，以后的實驗中可以增加觀測角度，提高數(shù)據(jù)的可靠性。該研究是將原狀土樣取回在實驗室內(nèi)進行多角度觀測，環(huán)境條件人為可控制，測得的數(shù)據(jù)受到的干擾較小，但與真實的BRDF值有差異。雖然野外條件下，不同含水量、光源天頂角，觀測天頂角及相對方位角等觀測條件很難準確控制，但在以后的擴展研究中應(yīng)嘗試在野外條件下觀測不同含水量土壤的BRDF值。另外，該研究針對的是原狀土，沒有考慮土壤表面粗糙度對土壤二向性反射特性的影響，在今后的研究中需要進一步完善，為土壤高光譜多角度研究提供更完善的理論依據(jù)。

[1] Liu W D，Baret F，Gu X F，et al.Relating soil surface moisture to reflectance.Remote Sensing of Environment， 2002， 81： 238～246

[2] Liu W D，Baret F，Zhang B，et al.Using hyperspectral data to estimate soil surface moisture under experimental conditions.Journal of Remote Sensing， 2004, 8(5): 434～442

[3] Whiting M L，Li L，Ustin S L.Predicting water content using Gaussian model on soil spectral.Remote Sensing of Environment， 2004， 89： 535～552

[4] 吉別克·哈力克巴義. 基于實測高光譜數(shù)據(jù)的地表土壤水分含量反演研究.烏魯木齊：新疆大學， 2011

[5] 王曉. 土壤含水量高光譜特性與估測模型研究.泰安：山東農(nóng)業(yè)大學， 2012

[6] 魏娜. 土壤含水量高光譜遙感監(jiān)測方法研究.北京：中國農(nóng)業(yè)科學院， 2009

[7] 司海青， 姚艷敏，王德營，等.含水率對土壤有機質(zhì)含量高光譜估算的影響.農(nóng)業(yè)工程學報， 2015, 31(9): 114～120

[8] 江沖亞. 多角度觀測方法與土壤反射率建模.北京：中國科學院大學， 2014

[9] 鄧孺孺， 田國良，柳欽火，等.粗糙地表土壤含水量遙感模型研究.遙感學報， 2004, 8(1): 75～80

[10]Jacquemoud S，Baret F，Hanocq J F.Modeling spectral and bidirectional soil reflectance.Remote Sensing of Environment， 1992： 41～123

[11]Chappell A，Zobeck T，Brunner G.Using bi-directional soil spectral reflectance to model soil surface changes induced by rainfall and wind-tunnel abrasion.Remote Sensing of Environment， 2006, 102(34): 328～343

[12]Wu Y Z，Peng G，Qiang L，et al.Retrieving photometric properties of desert surfaces in China using the Hapke model and MISR data.Remote Sensing of Environment， 2009, 113(1): 213～223

[13]程街亮， 紀文君，周銀，等.土壤二向反射特性及水分含量對其影響研究.土壤學報， 2011, 48(2): 255～262

[14]劉小珊. 土壤二向反射特性研究與標準光譜庫的應(yīng)用.武漢：華中農(nóng)業(yè)大學， 2015

[15]呂云峰， 孫仲秋，趙云升.基于野外雙向反射信息利用反射模型反演土壤含水量研究.武漢：光學學報， 2015, 35(3): 352～358

[16]Yang G J，Zhao C J，Huang W J，et al.Extension of the Hapke bidirectional reflectance model to retrieve soil water content.Hydrology and Earth System Sciences， 2011， 15： 2317～2326

[17]陳述彭， 童慶禧，郭華東.遙感信息機理研究.北京：科學出版社， 1998： 163～164

[18]丁麗霞， 王志輝，葛宏立.基于包絡(luò)線法的不同樹種葉片高光譜特征分析.浙江林學院學報， 2010， 06： 809～814

[19]Bach M，Mauser W.Modeling and model verification of the spectral reflectance of soils under varying moisture conditions.Proceedings of IEEE IGARSS’, 1994，(4)： 2354～2356

[20]史舟.土壤地面高光譜遙感原理與方法.北京：科學出版社， 2014

[21]何挺. 土地質(zhì)量高光譜遙感監(jiān)測方法研究.武漢：武漢大學， 2003

[22]王昌佐， 王紀華，王錦地，等.裸土表層含水量高光譜遙感的最佳波段選擇.遙感信息, 2003，(4)： 33～36

[23]姚艷敏， 魏娜，唐鵬欽，等.黑土土壤水分高光譜特征及反演模型.農(nóng)業(yè)工程學報， 2011, 27(8): 95～100

[24]劉煥軍， 張柏，劉殿偉，等.松嫩平原典型土壤高光譜定量遙感研究.遙感學報， 2008, 12(4): 647～654

[25]Hapke B，Dominick D，Nelson R，et al.The cause of the hot spot in vegetation canopies and soils：shadow-hiding versus coherent backscattering.Remote Sensing of Environment， 1996, 58(1): 63～68

[26]Liu D S，Wang Z S.A modeling study of potential evapotranspiration and the estimation of Chinese soil moisture regimes.Pedosphere， 1996, 6(3): 193～200

[27]Bedidi A，Cervelle B，Madeira J，et al.Moisture effects on visible spectral characteristics of lateritic soils.Soil Science, 1992，(153)： 129～141

[28]Muller E，Decamps H.Modeling soil moisture reflectance.Remote Sensing of Environment, 2000，(76)： 173～180

STUDY ON HYPERSPECTRAL BIDIRECTIONAL REFLECTANCE CHARACTERISTICS UNDER DIFFERENT SOIL MOISTURE CONTENTS*

Liu Ying1， 2，Yao Yanmin1， 2※，Si Haiqing1， 2

(1.Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture, Beijing 100081, China; 2.Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China)

Aiming to study the effect of soil moisture contents (SMC) on the soil bidirectional reflectance distribution function (BRDF), which can lay an important foundation for the improvement of SMC hyperspectral inversion mechanism model and accuracy, this paper conducted multi-angle spectrometry measurement to soil samples with different SMC from 5% to 45% (the interval of 5%), analyzed the influences of different light source zenith angle, observing zenith angle, azimuth angle and SMC on soil BRDF. The results showed that because of interaction between soil surface particles, soil BRDF increased with the light source zenith angle increasing and decreased with the observing zenith angle decreasing. The change of soil BRDF with zenith angle was related to the wavelength. The BRDF in backscatter direction was the highest, while it was the lowest in the forward scattering direction. In the range of 400～1400 nm wavelength, soil BRDF declined with SMC rising when SMC was less than the field water holding capacity, but soil BRDF raised with SMC rising when SMC was larger than the field water holding capacity. In the range of 1400～2400 nm wavelength and under different observation position, there was no obvious rules for the change of soil BRDF caused by different SMC.

hyperspectral; BRDF; multi-angle; soil moisture content

10.7621/cjarrp.1005-9121.20170109

2016-09-14 作者簡介：劉影(1992—)，女，黑龍江鶴崗人，碩士。研究方向：農(nóng)業(yè)資源遙感?！ㄓ嵶髡撸阂ζG敏(1964—)，女，河北石家莊人，博士、研究員。研究方向：農(nóng)業(yè)定量遙感。Email：yaoyanmin@caas.cn *資助項目：國家科技重大專項“高分辨率對地觀測系統(tǒng)”(09-Y30B03-9001-13/15)； 國家重大科學研究計劃(973計劃)“全球變化研究”(2010CB951501-2)

TP79; S152.7

A

1005-9121[2017]01051-08