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    基于DVI的像元二分模型反演植被覆蓋度研究

    2020-05-08 12:04:54趙威成馬福義呂利娜
    關(guān)鍵詞:真值植被指數(shù)覆蓋度

    趙威成, 馬福義, 呂利娜, 葉 欣

    (1.黑龍江科技大學(xué) 礦業(yè)工程學(xué)院, 哈爾濱 150022; 2.東北林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院, 哈爾濱 150040)

    0 引 言

    隨著遙感技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展,遙感估算法已成為植被覆蓋度(Fractional vegetation cover, FVC)估算的主要方法。目前,最常用的模型是線性光譜混合模型,若其像元組分通常只考慮植被和土壤兩種,則該模型被稱為像元二分模型,模型中植被指數(shù)參數(shù)多采用歸一化植被指數(shù),即NDVI[1]。

    研究者們對(duì)NDVI的過飽和現(xiàn)象進(jìn)行了大量的探討,有學(xué)者提出當(dāng)FVC達(dá)到80%~90%時(shí),NDVI接近飽和,甚至有學(xué)者實(shí)驗(yàn)表示當(dāng)覆蓋度達(dá)到60%時(shí),NDVI就已經(jīng)接近飽和了??紤]到NDVI的過飽和性對(duì)植被覆蓋度帶來的影響,筆者利用DVI嘗試改進(jìn)了像元二分模型,比較并分析兩種模型的反演表現(xiàn)。以具有代表性的MODIS數(shù)據(jù)為對(duì)象進(jìn)行研究,采用Landsat8 OLI傳感器的多光譜影像并利用ProSAIL 模型[2]計(jì)算30 m的FVC,升尺度到240 m作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證兩種像元二分模型反演結(jié)果。

    1 理論模型

    1.1 差值植被指數(shù)

    差值植被指數(shù)(Difference vegetation index DVI)對(duì)土壤背景的變化極為敏感,式中用V表示。

    V=N-R,

    (1)

    式中:N——在landsat8中是第5波段(0.775~0.900 μm),在MODIS中是第2波段(0.841~0.890 μm);

    R——在landsat8中是第4波段(0.630~0.690 μm),在MODIS中是第1波段(0.620~0.672 μm)。

    1.2 DVI的像元二分模型

    設(shè)不同波段的像元亮度值都是由該像元內(nèi)植被的反射亮度和非植被的反射亮度共同貢獻(xiàn)的結(jié)果,那么紅波段(近紅外波段)像元亮度值R(N)可由植被覆蓋部分亮度值RV(NV)和無植被覆蓋部分的亮度值RS(NS)按面積加權(quán)線性組合得到,若像元內(nèi)植被覆蓋度為f,非植被覆蓋度為1-f,則像元亮度值可表達(dá)為:

    R=f×RV+(1-f)RS

    ,

    (2)

    N=f×NV+(1-f)NS

    ,

    (3)

    式中:NV——像元二分模型中NDVI的植被覆蓋亮度值;

    NS——像元二分模型中NDVI的無植被覆蓋亮度值。

    式(3)減去式(2),整理得到:

    V=f×VV+(1-f)VS

    ,

    (4)

    (5)

    與像元二分模型中NV、NS計(jì)算過程[3-4]相似,最終得到VV、VS值,代入表達(dá)式(5)中,表達(dá)式可改寫為:

    (6)

    2 實(shí) 驗(yàn)

    2.1 研究區(qū)選取

    本次研究區(qū)位于內(nèi)蒙古通遼市,地理范圍介于東經(jīng)120°49′10″~121°44′20″,北緯44°23′38″~44°48′44″之間。選取矩形區(qū)域,便于地表覆蓋度的尺度轉(zhuǎn)化。研究區(qū)內(nèi)大部分區(qū)域較為平坦,海拔均值約300 m,地處森林和草原的過渡地帶,原始景觀為榆樹疏林草原,以草原植被為主,森林植被居其次,植被類型主要由干旱草原類型及旱生草本植物構(gòu)成,符合植被覆蓋度多級(jí)變化的研究需求,便于不同的覆蓋程度下的對(duì)比研究;研究區(qū)左上角有部分山區(qū),便于不同地形下的對(duì)比研究。該研究區(qū)下墊面呈現(xiàn)典型的植被覆蓋度特征,進(jìn)而為本次研究提供了重要的條件。

    選用研究區(qū)2017-08-29 Landsat8 OLI影像,條帶號(hào)為121,行編號(hào)為29,同時(shí)相MODIS L3產(chǎn)品MOD09Q1,行列號(hào)為H26、V04。

    2.2 研究區(qū)影像預(yù)處理

    本次實(shí)驗(yàn)使用了兩種影像,Landsat8 OLI和MOD09Q1影像。

    對(duì)Landsat8 OLI影像進(jìn)行了輻射定標(biāo),進(jìn)而進(jìn)行了大氣校正,在影像上裁剪了矩形研究區(qū)域,所得影像如圖1a所示。MOD09Q1影像投影和Landsat8不一致,為方便比較,對(duì)其進(jìn)行重投影,像素大小設(shè)置為240 m,重采樣方式為最近鄰法[5]。經(jīng)比較,重投影后幾何位置較Landsat升尺度影像差值在0.5個(gè)像素內(nèi),進(jìn)一步參考Landsat影像范圍對(duì)MOD09Q1進(jìn)行裁剪,所得影像如圖1b所示,可滿足后續(xù)應(yīng)用需要。

    圖1 預(yù)處理所得影像數(shù)據(jù)Fig. 1 Preprocessed image data

    3 研究區(qū)FVC反演

    3.1 研究區(qū)FVC相對(duì)真值反演

    ProSAIL 輻射傳輸模型耦合了 PROSPECT 葉片光學(xué)特性模型和 SAILH 冠層結(jié)構(gòu)反射率模型。已有研究表明,在藍(lán)、綠光范圍的光譜特征對(duì) LAI 的變化敏感度較低,在紅光和近紅外范圍的光譜特征對(duì) LAI (公式中用LAI表示)的變化敏感度較高。

    葉面積指數(shù)與植被覆蓋度的轉(zhuǎn)換關(guān)系為:

    f=1-e-bGΩLAI

    (7)

    式中:b——葉片反照率的函數(shù),一般為0.945;

    G——葉片投影因子,取值為 0.5;

    Ω——聚集指數(shù),取值為 1。

    30 mFVC結(jié)果如圖2a所示。

    圖2 研究區(qū)FVCFig. 2 FVC image of study area

    然后,按照遙感尺度效應(yīng)原理升尺度聚合到240 m計(jì)算出該區(qū)域FVC的相對(duì)真值,240 mFVC相對(duì)真值結(jié)果[6-8]如圖2b所示。覆蓋度類型劃分如表1所示。

    表1 植被覆蓋度類型劃分

    3.2 MOD09Q1影像反演FVC

    根據(jù)基于NDVI的像元二分模型式和改進(jìn)后的基于DVI的像元二分模型式6可知,兩種模型的基本形式是一致的,主要區(qū)別是在反演中所使用的植被指數(shù)。按照上述理論模型分析,只要從影像上計(jì)算出NDVI(DVI),求取NDVI(DVI)的最小值NDVImin(DVImin)和最大值NDVImax(DVImax),就可以利用反演公式,反演出研究區(qū)域的FVC。

    具體操作時(shí),NDVImin(DVImin)指的是非植被覆蓋區(qū)域的植被指數(shù)值,NDVImax(DVImax)指的是完全植被覆蓋區(qū)域的植被指數(shù)值。將Landsat8真彩色影像升尺度到240 m,在該影像上進(jìn)行目視解譯,按照非植被覆蓋區(qū)域和完全植被覆蓋區(qū)域人工圈定ROI作為采樣樣本,樣本盡量均勻分布于整個(gè)研究區(qū),為了避免噪聲的影響,兩類樣本分別按值升序排列并統(tǒng)計(jì)累積概率密度,按[5%,95%]置信區(qū)間取值。獲取數(shù)據(jù)如表2所示,反演結(jié)果如圖2c、2d所示。

    表2 MOD09Q1影像反演FVC參數(shù)

    4 反演FVC結(jié)果

    分別基于NDVI和DVI的像元二分模型反演出的FVC結(jié)果和研究區(qū)相對(duì)真值目視效果如圖2,相對(duì)真值240 mFVC和基于NDVI反演FVC(FVCNDVI)及基于DVI反演FVC(FVCDVI)都有所差異,其中相對(duì)來說,基于DVI的反演結(jié)果更接近于相對(duì)真值。計(jì)算反演結(jié)果最大值、最小值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)信息,統(tǒng)計(jì)了不同植被覆蓋度類型占比,如表3所示。

    表3 不同反演結(jié)果統(tǒng)計(jì)信息對(duì)比

    由表3統(tǒng)計(jì)信息對(duì)比可知,Landsat8 OLI 反演結(jié)果30 mFVC和升尺度后的240 mFVC有較相似的統(tǒng)計(jì)信息,且與MODIS反演結(jié)果FVCNDVI、FVCDVI統(tǒng)計(jì)信息相差較大,這一點(diǎn)與尺度效應(yīng)理論是一致的。由升尺度轉(zhuǎn)換原理可知,先反演后聚合升尺度過程中符合物質(zhì)守恒定律,即240 mFVC可作為MODIS反演結(jié)果的相對(duì)真值。

    FVCNDVI、FVCDVI總體對(duì)比,最大值、最小值較為相似,與240 mFVC結(jié)果接近;均值統(tǒng)計(jì)顯示差異較大,F(xiàn)VCNDVI為0.762,F(xiàn)VCDVI為0.709,其中FVCDVI均值與240 mFVC均值0.663較為接近,表明FVCDVI、FVCNDVI總體都有高估現(xiàn)象, FVCNDVI高估較為嚴(yán)重,這一點(diǎn)與圖2目視解譯結(jié)果一致。由表3覆蓋度類型占比統(tǒng)計(jì)可知,在覆蓋度前3個(gè)等級(jí)中,F(xiàn)VCNDVI、FVCDVI略有差異,與240 mFVC相比總體趨勢(shì)相同,各類占比略有不同,可能是由于尺度效應(yīng)的結(jié)果;第Ⅳ級(jí)中,F(xiàn)VCNDVI表現(xiàn)優(yōu)于FVCDVI,F(xiàn)VCDVI與相對(duì)真值比較高估了11%;第Ⅴ級(jí)中,F(xiàn)VCNDVI嚴(yán)重高估,達(dá)到了26.44%,究其原因可能主要是由NDVI過飽和現(xiàn)象引起的。

    3 結(jié) 論

    FVCNDVI、FVCDVI在估算無植被覆蓋、低植被覆蓋、中植被覆蓋地表時(shí)表現(xiàn)較為一致,中高植被覆蓋時(shí),F(xiàn)VCNDVI表現(xiàn)略優(yōu)于FVCDVI,高植被覆蓋時(shí)FVCNDVI有嚴(yán)重高估現(xiàn)象。由精度分析結(jié)果看,F(xiàn)VCNDVI、FVCDVI估算無植被覆蓋度和低植被覆蓋時(shí)有較高的精度和可靠性。在中植被覆蓋區(qū)域,F(xiàn)VCDVI結(jié)果相對(duì)更加可靠。FVCDVI總體表現(xiàn)優(yōu)于FVCNDVI。

    另外,本研究選取先反演后聚合的方法對(duì)MODIS反演結(jié)果做真實(shí)性檢驗(yàn),結(jié)果表明,由于尺度效應(yīng)的作用,誤差較大。下一步的研究中,將對(duì)如何進(jìn)行尺度轉(zhuǎn)換獲得可靠的相對(duì)真值對(duì)地表覆蓋度進(jìn)行真實(shí)性檢驗(yàn)展開研究。

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