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    中國北方作物和草地LAI全球產(chǎn)品的精度評(píng)價(jià)

    2020-07-15 08:34:42李洪墩楊飛楊潔劉麗峰
    關(guān)鍵詞:實(shí)測(cè)值葉面積冬小麥

    李洪墩,楊飛,楊潔,劉麗峰

    中國北方作物和草地LAI全球產(chǎn)品的精度評(píng)價(jià)

    李洪墩1,楊飛2,楊潔3,劉麗峰4*

    1. 山東正元數(shù)字城市建設(shè)有限公司, 山東 煙臺(tái) 264000 2. 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所 資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100101 3. 山東農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究所, 山東 濟(jì)南 250100 4. 山東理工大學(xué), 山東 淄博 250100

    葉面積指數(shù)(Leaf area index, LAI)是陸地表層的生態(tài)系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、水熱能量平衡及全球氣候變化等等模型中的關(guān)鍵參量之一。目前已有多種的全球LAI遙感產(chǎn)品,科學(xué)評(píng)價(jià)和對(duì)比這些LAI產(chǎn)品精度是準(zhǔn)確使用這些數(shù)據(jù)的重要基礎(chǔ)。本研究基于多個(gè)時(shí)期的地面實(shí)測(cè)LAI數(shù)據(jù)和Landsat TM、HJCCD影像數(shù)據(jù),對(duì)中國北方重要的植被類型玉米、冬小麥和草地的GLOBMAP的LAI數(shù)據(jù)精度進(jìn)行驗(yàn)證評(píng)價(jià),并將其與MODIS、GEOV1產(chǎn)品進(jìn)行比較。研究結(jié)果表明,在玉米的整個(gè)生長季過程中,與MODIS、GEOV1 LAI產(chǎn)品相比較,GLOBMAP LAI產(chǎn)品值與地面實(shí)測(cè)值、TM影像估算LAI值都更為接近。冬小麥GLOBMAP LAI產(chǎn)品明顯低于實(shí)際值、HJCCD估算LAI值,冬小麥GLOBMAP LAI產(chǎn)品值較實(shí)測(cè)值低約2~5左右。草地GLOBMAP LAI值精度不高,其與實(shí)測(cè)值擬合2僅為0.231,比HJCCD影像估算值低0.6~2左右。三種全球LAI產(chǎn)品比較而言,GLOBMAP與MODIS LAI產(chǎn)品值相對(duì)較為接近,兩者都明顯低于GEOV1 LAI產(chǎn)品值,但三種LAI產(chǎn)品都較好刻畫了玉米和冬小麥冠層LAI的生長變化過程。本研究可為LAI全球遙感產(chǎn)品準(zhǔn)確應(yīng)用、產(chǎn)品算法改進(jìn)、精度提高提供科學(xué)參考。

    葉面積指數(shù); GLOBMAP; 精度評(píng)價(jià)

    植被葉面積指數(shù)(Leaf area index, LAI)直接影響陸地表面植被群落的光分布、光能利用和生產(chǎn)力,影響著地表和大氣之間的相互作用和水熱能量平衡,因此葉面積指數(shù)已成為生態(tài)系統(tǒng)研究最重要的結(jié)構(gòu)參數(shù)之一[1]。葉面積指數(shù)基本上被定義為單位地面面積上的葉片單面面積[2-7]。

    遙感數(shù)據(jù)是一種獲取全球尺度全天候連續(xù)觀測(cè)LAI的重要數(shù)據(jù)源。國內(nèi)外利用遙感手段對(duì)LAI估算已經(jīng)展開大量研究,常用方法是利用植被指數(shù)估算[8]、幾何和物理模型反演、半經(jīng)驗(yàn)估算[3]等。植被指數(shù)和半經(jīng)驗(yàn)方法應(yīng)用上簡單方便,但具有明顯的區(qū)域適用性;幾何和物理模型理論基礎(chǔ)完善,模型參數(shù)具有明確的物理意義,首先解決生物物理參數(shù)與反射率相互作用過程,然后再利用衛(wèi)星反射率數(shù)據(jù)和反演模型來估算這些生物物理參數(shù),幾何和物理模型需要輸入較多的參數(shù),參數(shù)全面獲取有一定的難度,模型計(jì)算較為復(fù)雜,這在一定程度上限制了它的應(yīng)用;因此也有將多種模型混合使用以提高LAI反演精度[9-11]。

    國內(nèi)外已生產(chǎn)并發(fā)布多種全球范圍LAI遙感反演產(chǎn)品,如MODIS、GLOBCARBON, GLOBMAP等,并逐漸被廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究和生產(chǎn)實(shí)踐中。但由于全球LAI遙感產(chǎn)品的空間分辨率較低,產(chǎn)品精度仍需大量驗(yàn)證。至今,國內(nèi)外在森林、草地、作物等主要植被覆蓋類型的LAI產(chǎn)品精度驗(yàn)證工作已經(jīng)取得顯著進(jìn)展,主要集中于LAI產(chǎn)品的精度評(píng)價(jià)、影響因素分析、算法改進(jìn)等[10-16]。

    GLOBMAP是一種重要的全球的LAI再分析產(chǎn)品之一,它提供1981年至今的較長時(shí)間序列的LAI產(chǎn)品,它由MODIS和AVHRR數(shù)據(jù)定量融合得來,主要基于重疊時(shí)期擬合每個(gè)像元的LAI與NDVI之間的擬合關(guān)系,進(jìn)而結(jié)合AVHRR NDVI數(shù)據(jù)計(jì)算得到1981-2000年的LAI數(shù)據(jù),GLOBMAP LAI產(chǎn)品仍需大量的精度驗(yàn)證和評(píng)價(jià)工作[17,18]。

    本研究基于地面實(shí)測(cè)葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)和TM、環(huán)境星(HJCCD傳感器)遙感影像,分別對(duì)東北平原的玉米、華北平原的冬小麥及呼倫貝爾草原的草地的GLOBMAP LAI產(chǎn)品精度進(jìn)行驗(yàn)證,并將其與MODIS、GEOV1 LAI產(chǎn)品進(jìn)行對(duì)比分析,為LAI全球產(chǎn)品在中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生態(tài)環(huán)境評(píng)估及全球碳循環(huán)等應(yīng)用提供科學(xué)參考。

    1 數(shù)據(jù)與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    東北平原是國家重要的糧食基地,玉米是該區(qū)域最主要的農(nóng)作物和土地覆被類型。華北平原是我國最重要的傳統(tǒng)冬小麥種植區(qū)域和生產(chǎn)基地。呼倫貝爾草原是世界著名的草原之一,是典型的草甸草原。本文選擇吉林省長春市野外大田玉米、山東省濱州、德州、聊城和濟(jì)寧市的冬小麥、內(nèi)蒙古自治區(qū)呼倫貝爾盟的草地為主要研究區(qū)進(jìn)行GLOBMAP LAI產(chǎn)品精度評(píng)價(jià)(見圖1)。

    1.2 數(shù)據(jù)獲取與處理

    吉林省地區(qū)玉米的生長周期約在每年5月底至9月底;山東省冬小麥的生長周期約在每年10月底至次年的6月初;內(nèi)蒙古呼倫貝爾草地的生長周期約在每年6月初至10月底。為準(zhǔn)確獲取地面實(shí)測(cè)的LAI數(shù)據(jù)資料,本文對(duì)每個(gè)1000 m×1000 m象元大小范圍的樣地多次重復(fù)測(cè)量,在樣地內(nèi)采集3個(gè)、5個(gè)或9個(gè)樣本點(diǎn)數(shù)據(jù),取平均作為驗(yàn)證參考數(shù)據(jù)。地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)獲取時(shí)期和實(shí)測(cè)方案見表1。

    表 1 LAI數(shù)據(jù)地面實(shí)測(cè)時(shí)期和實(shí)測(cè)方案表

    注:日期20070626代表2007年6月26日,其他日期類似。Note: date 20070626 indicates June 26 2007, the same as other dates.

    吉林省長春市的玉米LAI、山東省聊城和德州市冬小麥LAI的測(cè)定是采用LI-COR公司生產(chǎn)的LAI-2000植被冠層分析儀進(jìn)行。測(cè)量具體時(shí)間選擇在當(dāng)日6:30~9:00或16:30~19:00,以盡量避免因太陽光線的直射而引起的測(cè)量誤差。LAI-2000設(shè)置為1個(gè)天空光,6個(gè)測(cè)量目標(biāo)值,探頭佩帶45°張角的鏡頭蓋(cap)。測(cè)量時(shí),從第一壟玉米開始沿與壟呈45°角度方向向前,逐漸向第二壟方向移動(dòng),當(dāng)移至第二壟時(shí)再轉(zhuǎn)而移向第一壟,繼續(xù)向前(也與壟呈45°角),共記錄6個(gè)測(cè)量值,取平均值用于驗(yàn)證分析。

    內(nèi)蒙古的呼倫貝爾地區(qū)草地LAI是利用AccuPAR (LP-80, PAR/LAI Ceptometer, Decagon Devices, Inc., Pullman, WA)來測(cè)量。它探頭中包括80個(gè)光合有效輻射光量子傳感器,每兩個(gè)傳感器的分布間隔為1 cm,用于接收環(huán)境光照中光合有效輻射部分的變化,儀器可以計(jì)算天頂角、葉角分布參數(shù)和冠層上下光合有效輻射的比率,進(jìn)而計(jì)算植被冠層的LAI值。

    山東省濱州和濟(jì)寧市的冬小麥葉面積指數(shù)測(cè)量采用收割后量測(cè)的途徑獲取得到。在每個(gè)樣地收割3壟(各50 cm長)小麥后,隨機(jī)摘取50棵小麥的葉子平鋪在桌面上,用尺子量測(cè)每片葉子的長和寬、并乘以系數(shù)0.83得到每片葉子的面積。最后,葉面積指數(shù)由下面公式計(jì)算得到:

    =*/ (* 50) (1)

    式中,是樣地收割的小麥總棵數(shù),是樣地收割面積(cm2),是50棵冬小麥葉片總面積。

    GLOBMAP LAI數(shù)據(jù)從網(wǎng)站http://www.globalmapping.org/globalLAI/中下載得到,MODIS LAI數(shù)據(jù)從網(wǎng)站http://reverb.echo.nasa.gov/reverb下載得到,GEOV1 LAI亞洲區(qū)域數(shù)據(jù)從網(wǎng)站http://www.geoland2.eu下載得到,均分別獲取2006-2012年間的各時(shí)期數(shù)據(jù)。

    HJ-1A CCD 和TM影像分別從網(wǎng)站http://www.cresda.com/n16/index.html和http://glovis.usgs.gov/獲取。本研究共獲取到長春地區(qū)2007年8月29日、2008年8月15日的Landsat TM影像,獲取到山東聊城和德州部分地區(qū)的2010年4月7日、5月12日的HJ1A-CCD影像,獲取到內(nèi)蒙古呼倫貝爾地區(qū)2009年8月8日、2012年7月15日的HJ1A-CCD影像數(shù)據(jù)。HJ-1A CCD和TM遙感影像均經(jīng)過嚴(yán)格的輻射校正、大氣校正和幾何校正,詳細(xì)處理過程可參考前期研究[18]。

    1.3 精度評(píng)價(jià)指標(biāo)

    為清晰量化GLOBMAP LAI產(chǎn)品精度,本文利用擬合回歸確定性系數(shù)2、均方根誤差RMSE (Root Mean Squared Error)、誤差()作為評(píng)價(jià)指標(biāo):

    式中:(,)是協(xié)方根誤差,()、()分別為自變量、的標(biāo)準(zhǔn)差,YY分別為估算的、實(shí)測(cè)的LAI值,是樣本數(shù),E-CCD為GLOBMAP LAI數(shù)據(jù)與TM或HJCCD影像反演LAI比較的誤差,LAI-CCD是TM或HJCCD反演的LAI值,LAI是GLOBMAP LAI產(chǎn)品值。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 GLOBMAP LAI地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證

    地面實(shí)測(cè)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)是全球LAI遙感產(chǎn)品精度驗(yàn)證的重要途徑和數(shù)據(jù)源,本研究中基于對(duì)吉林省長春玉米、山東省聊城等小麥、內(nèi)蒙古呼倫貝爾地區(qū)草地的多時(shí)期、多樣本、多次重復(fù)取平均的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為LAI產(chǎn)品的驗(yàn)證值,最大程度地保證了實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的可靠性。

    圖2中展示了玉米、冬小麥、草地的實(shí)測(cè)LAI值與GLOBMAP產(chǎn)品LAI值的相關(guān)關(guān)系。在玉米主要生長時(shí)期內(nèi),GLOBMAP LAI產(chǎn)品值與玉米LAI實(shí)測(cè)值較為接近,2為0.654,斜率為0.943。在冬小麥主要生長時(shí)期內(nèi),GLOBMAP LAI值都顯著低于實(shí)測(cè)值,2為0.387,斜率為0.346,GLOBMAP LAI值大都小于4,而山東地區(qū)的冬小麥實(shí)際LAI值可達(dá)6以上,特別是小麥LAI值在灌漿期之后大都高于4。呼倫貝爾研究地區(qū)的草地LAI值一般都在1.5以下,其與GLOBMAP LAI與實(shí)測(cè)值擬合2僅為0.231,可看出該地區(qū)草地LAI遙感產(chǎn)品反演效果不理想。

    圖 2 基于實(shí)測(cè)LAI數(shù)據(jù)的GLOBMAP LAI產(chǎn)品驗(yàn)證

    2.2 多種LAI產(chǎn)品的時(shí)序比較分析

    本研究基于定點(diǎn)、多期實(shí)測(cè)LAI來評(píng)價(jià)GLOBMAP LAI產(chǎn)品時(shí)序變化的精度,并將GLOBMAP LAI與MODIS、GEOV1 LAI產(chǎn)品進(jìn)行對(duì)比分析(如圖3)。由于缺乏草地長時(shí)間序列實(shí)測(cè)值,本研究僅對(duì)玉米和小麥LAI產(chǎn)品進(jìn)行時(shí)間序列驗(yàn)證分析。

    由圖3可知,長春地區(qū)玉米GLOBMAP LAI值介于MODIS和GEOV1 LAI產(chǎn)品值之間,但GEOV1 LAI有時(shí)會(huì)高估實(shí)際LAI值,MODIS LAI值則大都低估實(shí)際LAI值,GLOBMAP LAI值相對(duì)較為接近于玉米實(shí)際LAI值。從圖3中與山東濟(jì)寧和濱州地區(qū)多時(shí)相冬小麥LAI實(shí)測(cè)結(jié)果對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),GLOBMAP、MODIS、GEOV1三種LAI產(chǎn)品在冬小麥返青后的都顯著小于冬小麥實(shí)測(cè)LAI值(三種產(chǎn)品LAI基本都小于4,而實(shí)際LAI值可達(dá)5以上)。

    總體來說,GLOBMAP和MODIS LAI值較為接近,但都明顯小于GEOV1 LAI產(chǎn)品值。

    圖3 基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的GLOBMAP LAI時(shí)間序列產(chǎn)品驗(yàn)證

    2.3 基于TM和HJCCD影像的GLOBMAP LAI數(shù)據(jù)驗(yàn)證

    2.3.1 基于TM和HJCCD影像估算LAI模型建立為進(jìn)一步降低實(shí)測(cè)樣點(diǎn)與LAI產(chǎn)品之間的尺度差異,本文中也利用TM和HJCCD中高分辨率遙感影像估算LAI來評(píng)價(jià)GLOBMAP LAI產(chǎn)品精度(圖4)。由圖可看出,玉米、冬小麥和草地的實(shí)測(cè)LAI與TM、HJCCD的NDVI都呈較好的指數(shù)關(guān)系,擬合決定性系數(shù)2分別達(dá)到0.894、0.736、0.639,進(jìn)而利用該擬合結(jié)果計(jì)算玉米、冬小麥和草地LAI的空間分布。

    圖4 TM和HJCCD估算LAI的模型

    2.3.2 基于TM和HJCCD影像估算LAI 的GLOBMAP LAI產(chǎn)品精度評(píng)價(jià)圖5展示了TM和HJCCD遙感影像估算LAI值與GLOBMAP產(chǎn)品的差異,由圖可看出,長春玉米LAI估算值與GLOBMAP LAI產(chǎn)品值間的差異主要在-1到2之間。長春地區(qū)玉米生長周期在每年5月底至9月底,在8月15日玉米LAI值處于較高值,GLOBMAP LAI值在該時(shí)期大都低于TM影像估算值;在8月29日玉米LAI有所下降,GLOBMAP LAI值則與實(shí)測(cè)值較為接近。

    圖5c和5d中看出,冬小麥GLOBMAP LAI值在4月和5月份都明顯低于HJCCD影像估算LAI值,兩者差異一般在2~5之間;其中在一些冬小麥面積種植比例較小的混合象元中,如城鎮(zhèn)工礦地區(qū),兩者之間差異主要在1~2之間,由此可見混合象元對(duì)高植被覆蓋度地區(qū)的GLOBMAP LAI產(chǎn)品精度影響作用顯著。

    圖5e和5f中,草地GLOBMAP LAI值也明顯低于HJCCD估算LAI值,一般低估0.1~1.5,且在草地覆蓋度較高地區(qū),GLOBMAP LAI低估更多。

    圖 5 TM和HJCCD估算LAI值與GLOBMAP LAI產(chǎn)品差異

    3 結(jié)論與討論

    通過本研究可看出,作物和草地的遙感反演LAI全球產(chǎn)品與實(shí)際值總體仍有顯著差異,全球LAI遙感產(chǎn)品在區(qū)域范圍內(nèi)進(jìn)行定量分析等應(yīng)用中,非常有必要對(duì)其進(jìn)行產(chǎn)品評(píng)估以確定其誤差范圍。LAI產(chǎn)品精度因植被種類不同而迥然不同,總體來講,玉米GLOBMAP LAI產(chǎn)品值與實(shí)測(cè)值較為接近,而冬小麥和草地GLOBMAP LAI值則顯著低估實(shí)際值;草地GLOBMAP LAI產(chǎn)品較其實(shí)際值約低估0.6~2左右,而冬小麥GLOBMAP LAI產(chǎn)品較其實(shí)際值大都約低估2~5左右。作物和草地的不同生長階段,LAI全球產(chǎn)品所表現(xiàn)出的精度差異也很顯著,在LAI較小的生長初期,LAI全球產(chǎn)品值與實(shí)測(cè)值大都比較接近;但在生長中后期,LAI全球產(chǎn)品值則大都顯著低于實(shí)測(cè)值。不同LAI遙感產(chǎn)品精度差別顯著,GLOBMAP LAI與MODIS LAI產(chǎn)品值相對(duì)較為接近,兩者都明顯低于GEOV1 LAI產(chǎn)品值,但三種LAI全球產(chǎn)品都能夠較好地刻畫玉米和冬小麥冠層LAI的生長變化過程。

    雖然冬小麥和草地的植被冠層結(jié)構(gòu)較為接近,國內(nèi)外全球LAI產(chǎn)品遙感反演中也時(shí)而將兩種植被歸為同一土地覆被類型,但事實(shí)上冬小麥遠(yuǎn)比草地生長密度要大,因此冬小麥的高密度種植對(duì)其LAI遙感反演精度產(chǎn)生嚴(yán)重影響,致使冬小麥實(shí)際LAI值顯著高于遙感反演的LAI產(chǎn)品值。在經(jīng)驗(yàn)?zāi)P椭?,植被覆蓋度較高引起的植被指數(shù)飽和現(xiàn)象直接影響冬小麥LAI準(zhǔn)確估算,而在大部分物理模型中,難以考慮到冬小麥的高密度種植。因此,針對(duì)冬小麥這種高密度種植作物,物理反演模型和經(jīng)驗(yàn)?zāi)P驮诜囱軱AI時(shí),都需做進(jìn)一步的修正改進(jìn)。另外,本研究地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)方法不一致可能會(huì)對(duì)LAI值稍有影響,這在本研究中尚未進(jìn)行評(píng)價(jià),這在以后研究中仍需進(jìn)一步甄別;本研究僅對(duì)玉米、冬小麥和草地這三種典型植被進(jìn)行GLOBMAP LAI產(chǎn)品精度評(píng)價(jià),對(duì)于森林、濕地等其它土地覆被類型或復(fù)雜陸表下墊面的LAI產(chǎn)品精度仍需進(jìn)一步驗(yàn)證。

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    Evaluation the LAI Precision of Global Products of Crops and Grasses over North China

    LI Hong-dun1, YANG Fei2, YANG Jie3, LIU Li-feng4*

    1.264000,2.100101,3.250100,4.250100,

    Leaf area index (LAI) is a critical variable in land surface ecosystem, agricultural production, water and heat energy balance model and global climate change simulation models. Global LAI product retrieved from remote sensing image is an important LAI data source, it is very necessary to evaluate and asses the global LAI product accuracy for its scientific utilization. Based on the ground measured LAI data of several years and Landsat TM, Environmental Remote Sensing Satellite images (HJCCD), MODIS and GEOV1 LAI data, this study evaluated the GLOBMAP product accuracy of most important vegetation types of corn, winter wheat and grass over North and Northern China. The studied results showed that, during the entire maize growing period, maize GLOBMAP LAI data are closer to the ground measured LAI and estimated LAI from TM images, compared to MODIS and GEOV1 LAI data. For winter wheat, GLOBMAP LAI product was significantly smaller than the LAI data estimated from HJCCD images, they are smaller than the ground measured LAI about 2-5. The grass GLOBMAP LAI data is not accurate enough, the regression R2of which with ground LAI is only 0.231, most GLOBMAP LAI data are smaller than the estimated data with HJCCD about 0.6-2. In general, although the three LAI global products could describe well the general growth process of crop and grass canopy LAI changes, the GLOBMAP LAI and MODIS LAI product values are relatively close, both of which are significantly lower than the GEOV1 LAI product value. This study can provide scientific reference to accurately utilization, algorithm and data improvement of global LAI products.

    leaf area index; LAI; GLOBMAP; validation

    F323.21

    A

    1000-2324(2020)03-0414-06

    10.3969/j.issn.1000-2324.2020.03.005

    2018-11-26

    2019-01-28

    中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)(XDA20030302);國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題(2017YFA0604804);中國科學(xué)院前沿科學(xué)重點(diǎn)研究項(xiàng)目(QYZDY-SSW-DQC007)

    李洪墩(1986-),男,碩士,研究方向?yàn)榈乩硇畔⑾到y(tǒng)技術(shù)與應(yīng)用. E-mail:1058660484@qq.com

    Author for correspondence. E-mail:hebeiliu@163.com

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