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    油菜簡縮極化參數(shù)響應(yīng)及其長勢參數(shù)反演

    2018-09-10 07:10:52張亞紅張王菲姬永杰舒清態(tài)
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2018年15期
    關(guān)鍵詞:圓極化長勢葉面積

    張亞紅, 張王菲, 姬永杰, 舒清態(tài), 楊 浩

    (1.西南林業(yè)大學(xué)林學(xué)院,云南昆明 650224; 2.北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究所/北京市農(nóng)林科學(xué)院農(nóng)業(yè)科技信息研究所,北京 100097)

    油菜是世界重要的油料作物,也是我國具有傳統(tǒng)優(yōu)勢的重要油料作物。我國油菜種植面積和產(chǎn)量均占全世界30%左右[1]。此外,菜籽是生物柴油的主要原料之一,而生物柴油是替代石化柴油的理想“綠色能源”之一[2],因此,促進(jìn)油菜生產(chǎn)發(fā)展對保障我國國家食物安全、促進(jìn)國家減排節(jié)能并在國際上爭取更多的碳排量話語權(quán)具有重要意義。作物的株高是反映其生物量的主要參數(shù),而生物量是構(gòu)成其經(jīng)濟產(chǎn)量的基礎(chǔ),在較高的生物量基礎(chǔ)上,通過合理的光合產(chǎn)物,作物即能獲得高產(chǎn)[3-4]。葉面積指數(shù)是衡量作物群體是否合理的重要栽培生理參數(shù),一定時期內(nèi)可反映群體光合勢的大小,直接影響生物產(chǎn)量和經(jīng)濟產(chǎn)量[5]。近年來采用多種手段進(jìn)行生物量、株高和葉面積指數(shù)等作物長勢參數(shù)反演已經(jīng)成為作物產(chǎn)量估測的重要有效手段之一。

    合成孔徑雷達(dá)(SAR)已被證明是作物制圖、作物長勢參數(shù)反演的重要有效方法之一。多時相和多極化SAR后向散射系數(shù)在玉米、水稻制圖及參數(shù)反演中已有大量成功的例子[6-9]。全極化、干涉極化SAR技術(shù)的發(fā)展,使得采用SAR技術(shù)進(jìn)行作物制圖和參數(shù)反演的SAR信息從單一的后向散射系數(shù)拓展到極化參數(shù)、相干系數(shù)和相位。2014年Lopez-Sanchez等通過RADARSAT-2全極化數(shù)據(jù)探索了全極化信息水稻物候期反演中的有效性,研究結(jié)果表明,全極化數(shù)據(jù)在水稻監(jiān)測中具有良好的應(yīng)用前景[10]。Rossi等采用TanDEM-X數(shù)據(jù)進(jìn)行水稻監(jiān)測,發(fā)現(xiàn)極化干涉數(shù)據(jù)在水稻高度制圖中具有較高的準(zhǔn)確性[11]。

    盡管全極化、極化干涉SAR數(shù)據(jù)在作物長勢監(jiān)測中具有很大優(yōu)勢,但其仍然存在數(shù)據(jù)下載速度、測繪帶寬、能量消耗和天線技術(shù)等限制因素。為了克服這些因素的限制,一個新的雷達(dá)極化技術(shù)——簡縮極化(CP)被提出[12-13]。Lopez-Sanchez等和Yang等將簡縮極化SAR參數(shù)用于水稻物候期的反演,發(fā)現(xiàn)簡縮極化參數(shù)在水稻物候期估測中的精度在一定條件下相當(dāng)于全極化參數(shù)估測水平。簡縮極化參數(shù)在作物制圖、物候期估測中的研究近年來逐漸開展,但其在油菜長勢參數(shù)反演中的研究還鮮有報道[10,14]。2015年楊浩探討了簡縮極化參數(shù)生物量估測的可行性,指出簡縮極化參數(shù)在油菜生物量估測中具有與全極化參數(shù)相當(dāng)?shù)臐摿Γ涮崛〉暮喛s極化參數(shù)僅僅包括后向散射系數(shù)和部分簡縮極化分解參數(shù)[15]。

    本研究擬全面探討簡縮極化參數(shù)在油菜主要長勢參數(shù)——生物量、株高和葉面積指數(shù)反演中的潛力。首先探討了簡縮極化數(shù)據(jù)獲取的途徑,并結(jié)合Stokes參數(shù)特征提取17個簡縮極化參數(shù),然后基于2種主流的簡縮極化分解方法提取了基于簡縮極化的6個具有物理意義的散射機制參數(shù);接著根據(jù)油菜整個生長期3個主要長勢參數(shù)的動態(tài)變化規(guī)律分析了23個簡縮極化參數(shù)對油菜長勢參數(shù)的敏感性;最后采用經(jīng)典的經(jīng)驗回歸模型對油菜長勢參數(shù)進(jìn)行了反演,進(jìn)而探討簡縮極化參數(shù)在油菜長勢參數(shù)反演中的有效性。

    1 簡縮極化數(shù)據(jù)模擬及參數(shù)提取

    目前研究中采用較大的簡縮極化方式為CTLR模式(Circular Transmit and Dual Orthogonal Linear Receive,圓極化發(fā)射線極化接收),因此本研究僅針對該模式展開研究。由于簡縮極化的相關(guān)研究尚處于論證階段,其數(shù)據(jù)源仍然以全極化SAR數(shù)據(jù)生成的模擬數(shù)據(jù)為主[16]。

    簡縮極化可以通過全極化散射矩陣[S]與發(fā)射矢量、接收矢量相乘得到,本研究以右圓發(fā)射,水平和垂直線性接收為例,介紹由全極化數(shù)據(jù)模擬簡縮極化數(shù)據(jù)的過程[17]。

    首先通過全極化散射矩陣[S]模擬由右圓極化發(fā)射的電磁波矢量,即:

    ER=[S]R。

    (1)

    然后計算采用水平和垂直線極化接收的電磁波矢量,即:

    (2)

    式中:EH和EV分別表示接收到的水平和垂直分量。

    根據(jù)接收到的散射分量,可計算簡縮極化的協(xié)方差矩陣[J],即:

    (3)

    根據(jù)協(xié)方差矩陣,計算簡縮極化的Stokes矢量,即:

    (4)

    建立Stokes矢量與全極化協(xié)方差矩陣[C]的鏈接,即:

    (5)

    建立簡縮極化Stoke矢量與全極化[C]矩陣的聯(lián)系后,可以采用[C]矩陣計算簡縮極化的Stokes參數(shù),進(jìn)而提取基于簡縮極化的各參數(shù)。通過簡縮極化的Stokes參數(shù),提取了極化度、去極化度、標(biāo)準(zhǔn)極化度、線極化度、圓極化度、線極化比、圓極化比、散射角和相位差。另外,根據(jù)簡縮極化常用的2種分解方法——m-δ和m-χ分解,我們同時提取了對應(yīng)的6個散射機制,具體參數(shù)及計算方法見表1。

    表1 簡縮極化參數(shù)及其計算方法

    2 材料與方法

    2.1 試驗區(qū)域

    研究區(qū)位于中國東北部,大興安嶺西北麓,呼倫貝爾草原北段,額爾古納河右岸,地形以丘陵為主。研究區(qū)屬于寒帶大陸性氣候。平均氣溫-2.0 ℃~3.0 ℃之間。四季氣候特征:春季溫度回升快,降水少;夏季短暫,溫暖潮濕;秋季降溫快,初霜早;冬季漫長,寒冷干燥,農(nóng)作物一年生長一季。研究區(qū)的試驗樣地位于內(nèi)蒙古自治區(qū)額爾古納市上庫力農(nóng)場(50°17′~50°23′N、120°46′~120°53′E),具體位置如圖1所示。

    2.2 試驗數(shù)據(jù)

    研究獲取了試驗區(qū)油菜生長周期內(nèi)5景時間序列Radarsat-2數(shù)據(jù)及衛(wèi)星過境時同步的5期地面調(diào)查數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)獲取的時間為2013年5月油菜播種到2013年8月底油菜收割。

    2.2.1 SAR數(shù)據(jù) 本研究獲取的5景Radarsat-2精細(xì)全極化C波段SAR數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)距離向和方位向分辨率分別為4.96、4.73 m,重復(fù)周期為24 d,獲取日期分別為2013年5月23日、2013年6月16日、2013年7月10日、2013年8月3日和2013年8月27日。為避免不同傳感器觀測配置對觀測結(jié)果造成的影響,研究獲取的5景Radasat-2影像的成像模式、成像入射角等參數(shù)完全一致,其影像具體參數(shù)見表2。

    表2 Radarsat-2圖像參數(shù)

    2.2.2 地面實測數(shù)據(jù) SAR數(shù)據(jù)覆蓋了研究區(qū)油菜生長過程的關(guān)鍵生育期。地面調(diào)查在每次Radarsat-2衛(wèi)星過境時同步展開(圖2)。調(diào)查中每個地塊選取0.5 m×2行范圍割取1個植被樣本(油菜行距30 cm),并通過GPS記錄樣本點的經(jīng)緯度,便于將實測數(shù)據(jù)與雷達(dá)影像一一對應(yīng)。每次調(diào)查獲取15~20塊代表性油菜地塊長勢參數(shù),包括葉面積指數(shù)、植株高度、地上生物量等。地面調(diào)查同時獲取了地塊樣本的播期、品種、壟向和管理措施等基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并收集了氣象、地形、土壤條件等資料。此外,還獲取了研究區(qū)30 m分辨率的數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)對SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行地形校正,然后采用野外采集的高精度地面控制點對影像進(jìn)行高精度的幾何校正。

    2.3 試驗方法

    葉面積指數(shù)是衡量油菜群體是否合理的重要栽培生理參數(shù),一定時期內(nèi)可反映群體光合勢的大小,直接影響生物產(chǎn)量和經(jīng)濟產(chǎn)量,圖2-a描述了油菜各個生長期葉面積指數(shù)的變化情況。生物量是構(gòu)成經(jīng)濟產(chǎn)量的基礎(chǔ),在較高的生物量基礎(chǔ)上,合理的光合產(chǎn)物分配利用,即有較高的經(jīng)濟系數(shù),油菜就能獲得高產(chǎn)。同時株高和生物量與油菜長勢密切相關(guān),實時了解油菜株高和生物量信息對油菜估產(chǎn)具有重要意義。圖2-b、圖 2-c 分別描述了油菜株高、生物量隨其生長周期的變化情況。研究通過模擬的簡縮極化SAR數(shù)據(jù),提取了13個Stokes參數(shù)、6個簡縮極化分解參數(shù)和2個后向散射參數(shù),通過分析各簡縮極化參數(shù)隨油菜生長期的動態(tài)變化規(guī)律、簡縮極化參數(shù)與3個油菜生長參數(shù)的相關(guān)性,確定了這些參數(shù)對油菜葉面積指數(shù)、株高和生物量的敏感性。在敏感性分析的基礎(chǔ)上采用線性經(jīng)驗回歸分析模型對油菜生物量、株高和葉面積指數(shù)進(jìn)行了反演。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 油菜簡縮極化信息響應(yīng)結(jié)果與分析

    表3 油菜長勢參數(shù)與極化參數(shù)的相關(guān)性

    3.2 油菜長勢參數(shù)反演模型比較分析

    采用經(jīng)驗回歸分析方法進(jìn)行油菜生物量、株高和葉面積指數(shù)的反演過程中,衛(wèi)星5次過境時同步調(diào)查了44個樣點數(shù)據(jù),這44個樣點數(shù)據(jù)全部參與生物量建模,在生物量建模中采用30個樣本進(jìn)行建模,14個樣本進(jìn)行精度驗證;另外部分樣點數(shù)據(jù)由于葉片較少,未計算葉面積指數(shù);而在2013年8月23日衛(wèi)星過境時,部分樣點油菜已收割,未獲得株高記錄,因此葉面積指數(shù)和株高均用22個樣本建模,11個樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗證。研究分別分析了一次線性模型、二次多項式模型、對數(shù)模型、乘冪模型及指數(shù)模型的建模結(jié)果,表4整理了21個簡縮極化參數(shù)反演油菜生物量、株高和葉面積指數(shù)的最高精度及對應(yīng)的模型信息。綜合考察各模型建模參數(shù),發(fā)現(xiàn)二次多項式模型在各個參數(shù)建模中占有優(yōu)勢。在葉面積指數(shù)模型反演中,21個極化參數(shù)的二次多項式建模均優(yōu)于或相當(dāng)于其他模型。在生物量反演模型中,19個簡縮極化參數(shù)采用二次多項式建模的RMSE低于其他模型,r2高于其他模型。在株高反演模型中,有16個簡縮極化參數(shù)的二次多項式建模優(yōu)于其他模型,并且3個長勢參數(shù)反演的最優(yōu)模型均為二次模型。圖3描述了生物量、株高和葉面積指數(shù)單參數(shù)反演的最佳模型。生物量反演模型中,r2取得最高值的簡縮極化參數(shù)為g3,r2為0.765,RMSE為73.20;RMSE取得最低值的簡縮極化參數(shù)為g0,r2為0.707,RMSE為52.95,這說明g3可以更高響應(yīng)生物量的變化規(guī)律,而g0則在生物量估測中具有更高的估測精度。次之的2個最近參數(shù)分別為圓極化比Uc和圓極化度Pc,這2個參數(shù)能夠表征強體散射分量,而生物量反演中簡化極化體散射分量的高r2(r2=0.714)也驗證了這一點。另外,由于線極化和圓極化是線性組合關(guān)系,所以這還說明了油菜散射中的圓極化分量占優(yōu)勢,此外,RR和RL也表現(xiàn)出較高的r2。在株高反演模型中,Uc和Pc表現(xiàn)出與株高變化趨勢更高的響應(yīng)性,r2為0.923,RMSE分別為18.71和17.62。體散射分量m-δ-v和m-χ-v與株高的r2略低,但RMSE較小,特別是m-δ-v,其RMSE為13.52,這是由于油菜整個生長期中,體散射較二次散射和表面散射與長勢參數(shù)更相關(guān),根據(jù)其散射特性可知,二次散射僅在株高達(dá)到一定程度時占優(yōu),而m-δ-d在生物量、株高反演中的低r2、高RMSE值也驗證了這一點。葉面積指數(shù)反演中,Uc和Pc同樣表現(xiàn)出高相關(guān)性和低RMSE,此外極化度、去極化度、體散射分量也表現(xiàn)出較高r2和較低的RMSE。這是由于葉面積指數(shù)可以表征單位面積內(nèi)植被體散射的程度,因此與體散射相關(guān)的簡縮極化參數(shù)均表現(xiàn)出與葉面積指數(shù)的強相關(guān)性和高估測精度。

    表4 油菜長勢參數(shù)單變量反演模型精度對比

    4 討論與結(jié)論

    通過21個簡縮極化參數(shù)于油菜生物量、株高和葉面積指數(shù)的相關(guān)性分析,可以發(fā)現(xiàn)多數(shù)的簡縮極化參數(shù)對油菜長勢參數(shù)敏感。多數(shù)參數(shù)與生物量、株高和葉面積指數(shù)隨生長周期的動態(tài)變化規(guī)律相似或一致。通過經(jīng)驗回歸模型采用單一簡縮極化參數(shù)對油菜長勢參數(shù)反演建模發(fā)現(xiàn),較其他2種散射機制,體散射與油菜長勢呈現(xiàn)明顯的相關(guān)性,且與體散射相關(guān)的簡縮極化分量,如圓極化度、圓極化比等也表現(xiàn)出反演長勢參數(shù)的優(yōu)越性及高精度。而在生物量反演中,由于生物量不直接與作物的極化特征相關(guān),因此,相比受植被形狀、方向影響較高的極化參數(shù),反而表征后向散射能量的Stokes參數(shù)g0和g3呈現(xiàn)出對生物量更高的估測精度。

    盡管采用簡縮極化參數(shù)進(jìn)行油菜長勢參數(shù)反演的例子開展較少,但也有一些初步的研究結(jié)果:楊浩等提取了簡縮極化分解的6個分量,并采用m-χ-d分量,使用二次回歸模型對成熟期前油菜生物量進(jìn)行了反演,均方根誤差為56.5,略高于本研究結(jié)果;該研究同時采用m-χ-v和m-χ-d比值,使用二次回歸模型反演了油菜生物量,r2為0.68,RMSE為112.8。由于該研究僅提取了部分簡縮極化參數(shù),因此無法全面探討簡縮極化其他參數(shù)在生物量估測中的潛力[15]。張遠(yuǎn)采用微波散射模型反演了水稻的生物量與株高,其中水稻生物量估測RMSE為100 g/m2,株高的RMSE為2~6 cm[4]。該方法在株高反演中表現(xiàn)出更高的精度,但該方法在具體實現(xiàn)過程,須要開展大量的野外調(diào)研工作,工作量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于本研究采用的方法。

    通過對21個簡縮極化參數(shù)及油菜長勢隨油菜生長周期的動態(tài)變化分析,可以說明簡縮極化參數(shù)在油菜長勢監(jiān)測中具有很大的潛力。通過不同方法對基于簡縮極化參數(shù)油菜長勢參數(shù)反演建模表明:二次多項式建模相比其他回歸模型更適用于簡縮極化單參數(shù)油菜長勢參數(shù)反演建模;在整個油菜生長周期中,相比其他散射類型,體散射更能表征油菜的長勢特征,與體散射相關(guān)的簡縮極化參數(shù)如簡縮極化分解中的體散射分量、圓極化度、圓極化比等更適合油菜葉面積指數(shù)、株高的反演,而總散射能量g0和線性散射能量g3在生物估測中更具優(yōu)勢。另外,由于本研究并未對極化參數(shù)比值,如單次散射、體散射比等參數(shù)在長勢參數(shù)中的反演進(jìn)行分析,其潛力需要進(jìn)一步分析;另外,植被的品種通常導(dǎo)致植被極化散射特征略有變化,因此,針對不同的油菜品種,須要結(jié)合其品種極化散射特征進(jìn)一步分析。

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