在基于物理的建模框架内从多光谱遥感数据评估叶片叶绿素含量的预测外文翻译资料

在基于物理的建模框架内从多光谱遥感数据评估叶片叶绿素含量的预测

摘要：在一系列时空尺度上对叶绿素含量进行准确建模，对于监测植被压力和生理状况以及植被对不同生态,气候和人为驱动因素的响应至关重要。基于过程的建模方法可以解释影响冠层反射率的其他因素的变化，从而提供更准确的估计，包括不同植被物种，时间范围和更广泛的空间范围内的叶绿素含量。但是，基于物理的建模研究通常使用高光谱数据，而忽略了来自宽带和多光谱来源的大量数据。在这项研究中，我们评估了利用冠层Landsat卫星数据和来自叶片水平高光谱反射率数据的模拟Landsat波段，使用冠层（4级）和叶辐射传输（PROSPECT4 /5）模型估算叶片叶绿素含量的潜力。600多个叶样品用于测试PROSPECT对不同植被物种的性能,包括黑云杉（Picea mariana），糖枫（Acer saccharum），颤抖的白杨（Populus tremuloides）和千斤顶松（Pinus bank siana）。在叶片水平上，高光谱和模拟的Landsat带显示出与实验室测得的叶绿素非常相似的结果（分别为R² = 0.77和R² = 0.75）。模拟的Landsat和高光谱光谱对PROSPECT4建模的叶绿素的比较显示出非常接近的对应关系（R² = 0.97，均方根误差（RMSE）=3.01g/cm²）,其他宽带和窄带传感器（MODIS）的模拟反射带也是如此：R² ＝ 0.99,RMSE＝1.80g/cm²；MERIS：R² ＝ 0.97，RMSE ＝ 2.50 g/cm²，而SPOT5 HRG：R² ＝ 0.96，RMSE ＝ 5.38g/cm²）。从40多个地面验证点获得的Landsat 5 TM冠层反射数据的模型叶绿素含量表明，其与测得的叶绿素含量密切相关（R² = 0.78，RMSE = 8.73 g/cm²，plt;0.001），并且线性高 系统偏见微不足道。 研究结果表明，PROSPECT反演所需的输入频带数量很少，并为基于物理方法的宽带或多光谱传感器将来检索叶绿素含量提供了理论和操作基础。

关键词：叶面积指数，Landsat， PROSPECT ，4尺度空间统计辐射传输模型

1.简介

叶的叶绿素含量是一个关键的生态变量，直接通过其在光合作用中的作用以及将太阳辐射转化为储存的化学能的途径，并间接地作为植物生理状况的生物指标； 高光照区域的植物干扰和环境压力。叶片吸收光合有效辐射（PAR）的潜力在很大程度上取决于叶面光合色素的浓度，这会影响CO2的吸收和初级生产。结果，叶片叶绿素含量是水，能量和碳循环的固有要素，并且在区域和全球碳模型中日益重要。监测植物叶绿素含量对变化的环境和气候条件的响应对于理解和建模生态系统响应也是至关重要的。但是，大多数检索叶绿素含量的方法都集中在使用高光谱或偶尔窄带反射数据上。很少有工作致力于多光谱或宽带传感器，因此可能忽略了一系列空间尺度和时间范围内的大量数据。特别是Landsat卫星系列，提供了运行时间最长的连续的细空间分辨率图像的收集-可以追溯到1972年的Landsat 1卫星，并延续到2013年2月最近发射的Landsat 8卫星。这一非常长的数据时间序列提供了以下可能性：监测森林生物物理参数在较长时间内的变化，空间分辨率（30 m）既支持精细空间分辨率研究的要求，又支持全球监测。其他多光谱传感器包括地球观察系统（SPOT）高分辨率可见光（HRV），MODIS和即将推出的Sentinel-2和-3多光谱传感器。

为了充分利用可用的日益丰富的卫星数据，必须考虑减少频带的数量对叶绿素预测和模型反演过程的准确性的影响。基于物理的模型通过基于物理定律对树冠或叶片内的辐射传输进行建模，从而在生物物理变量与树冠反射率之间建立了明确的联系。PROSPECT叶片模型是一个非常流行且长期存在的辐射转移模型，它以逆模式从叶片的反射率和透射率光谱（400-2500nm）模拟叶片的生化和结构特性。自1990年以来，已经进行了几种模型改进，包括加入新的叶片生化干物质成分并将光谱分辨率提高到1nm。最新版本（PROSPECT4和5）包括更逼真的叶子表面粗糙度参数，并更新了对水，干物质和叶子色素的特定吸收系数。重要的是，PROSPECT5还结合了基于物理的叶绿素和类胡萝卜素的单独处理方法。 尽管PROSPECT的广泛使用和对包括阔叶和针叶树在内的几种植被类型和功能类型的广泛验证，但很少有研究在这样的物理范围内使用宽带数据 辐射传递模型。使用四个SPOT波段（10 m空间分辨率）使用ACRM建模农业作物的叶绿素，可以选择反射模型Kuusk和PROSPECT模型给出均值平方偏差7.1g/cm²。在早期研究中，使用近高光谱AVIRIS数据和模拟的Landsat TM谱带测试了SAIL和PROSPECT在建模甜菜生化特性中的应用，发现这两个数据集提供了极为相似的结果。尽管有了这个积极的发现，但使用基于物理的模型和宽带反射率数据进行叶绿素回收的进一步研究却很少。

在这项研究中，我们评估了使用宽带卫星精简版传感器模拟叶绿素含量的潜力。反转了关联的冠层几何光学辐射传递模型（4-Scale）和叶辐射模型（PROSPECT），并比较了PROSPECT的性能，针对模拟的Landsat宽带以及来自其他多光谱传感器的波段的高光谱叶片反射系数 。

这项研究的具体目标是：

在基于物理的方法中研究宽带和多光谱反射率数据对叶片叶绿素含量进行建模的潜力；

使用来自多光谱传感器（Landsat 5 TM，MODIS，MERIS，SPOT HRG）的高光谱模拟带对高光谱输入进行评估，评估PROSPECT建模叶绿素含量的准确性；

比较PROSPECT4和PROSPECT5从高光谱和多光谱反射数据模拟叶绿素含量的性能。

1. 方法

2.1现场地点

在加拿大安大略省的三个地点（哈利伯顿森林，萨德伯里和查普劳）进行了野外采样，代表了一系列植被，林冠结构条件和生态系统群落。

2.1.1 哈利伯顿森林

安大略省哈利伯顿森林（45^o N，78^o 18.0W）位于大湖区圣约翰湖（St. 劳伦斯地区，年平均降水量约1050 mm，年平均气温为5^oC。田地位于成熟的枫树林内，并在浅层的短白粉虫或幼稚的尼古丁（pH 4.2至5.1）的作用下。在6月10日至9月30日的2004年生长季节，糖枫（SM）林分进行了7次地面采样。

2.1.2萨德伯里

黑云杉（BS）和颤抖的白杨（TA）树在安大略省萨德伯里（Sudbury）西北的一系列地点进行了采样（46^o 13'N至47^o 9'N和81^o 2'W至81^o 30'W；图 1）。在2003年和2004年夏天采样了6个黑云杉（BS），在2007年夏天采样了11个黑云杉和2个颤抖的白杨（TA）站点。现场位置位于海拔约350 m处，并被加拿大盾构基岩上的浅层土壤所覆盖。温度范围为40 ^oC至30 ^oC，年平均温度为5 ^oC，年平均降水量约为800毫米。主要的植被是黑云杉（Picea mariana Mill。），落叶林中含有白杨（Populus tremuloides Michx）。林下物种包括羽毛状沼泽苔藓（Sphagnum cuspidatum），草类和茂密的绿色苔藓。

2.1.3沙普洛

在2012年7月，对位于安大略省沙普洛（Chapleau）东南部的10个纯杰克松（Pinus banksiana Lamb。）（JP）管理的林分（47^o 17'N至47^o 40'N和83^o 23'W至82^o 04'W）进行了采样 。展位年龄范围从大约15到90岁。 这些地点被排水良好的淤泥壤土覆盖在深深的沙地上，年平均温度为4.6 ^oC，年降水量为871 mm。林下物种包括茂密的苔藓，高地柳（Salix humilis），蓝莓（Vaccinium spp。）和草。在沙普洛站点，对年龄在1-4岁之间的老树（JP老树）和此生长期的千斤松针叶新生长的树种（JP新树）进行采样，以进行反射系数和实验室叶绿素分析。

2.1.4地面数据收集

使用a弹枪或移动式树冠升降机从上层树冠上取样叶片和枝条，并密封在塑料袋中，温度为0℃，以作进一步分析。 叶片反射率和透射率是通过ASD分光辐射计Fieldspec Pro FR（美国光谱分析设备公司，博尔德，美国）通过光纤电缆连接到Li-Cor 1800积分球（Li-Cor 1800-12S，Li-Cor COR，Inc.，美国内布拉斯加州林肯市）。使用光谱级N，N-二甲基甲酰胺提取叶绿素，并使用Cary-1分光光度计在663.8 nm，646.8 nm和480 nm处测量吸光度。

图1.（a）糖枫（SM），（b）黑云杉（BS），（c）颤抖的白杨（TA），（d）杰克·派恩（JP）的高光谱和Landsat波段的反射光谱（新） 和（e）杰克·派恩（旧）。

在站点级别，将卫星衍生的叶子叶绿素与从每个田间站点收集的所有叶子样本计算出的平均地面叶绿素数据进行比较。使用LAI-2000植物冠层分析仪（Li-Cor，林肯，NE，美国）测量有效LAI（Le）。元素丛集指数和叶面积指数是使用TRAC（跟踪辐射和冠层结构）测量的 。还测量了树木的结构参数（密度，高度和直径胸高），并使用ASD Fieldspec Pro分光光度计测量了每个地点的主要树种的林下反射率 。

2.2Landsat 5 TM数据采集和处理

对Landsat 5 TM影像进行了辐射和几何校正，并地理参考了UTM地图投影。 在每年的夏季生长季节内，Landsat场景与地面数据收集的时间范围尽可能匹配。Landsat场景通过大气透射率的余弦估计进行了大气校正，其中太阳天顶角的余弦用于近似估计大气气体吸收和瑞利散射对各个光谱带的影响（式（1））。

（1）

其中p =反射系数；L =传感器处的光谱辐射率；L =路径辐射度；d =地球太阳距离（AU）；ESUN =太阳大气层平均辐照度； =太阳天顶角（^o）。 Landsat 5 TM的太阳大气大气光谱辐照度（ESUN）从Chander和Markham（2003）获得。 从已知的零反射率像素（例如大深水体）获得路径辐射度（L），并且假定原始图像中这些区域中除零以外的任何值都表示雾霾效果。 随后通过检查像素辐射值的阶跃，通过带状直方图分析来验证该值。

2.3使用4尺度冠层模型对叶片反射率进行建模

叶冠细胞叶绿素含量是通过冠层几何光学模型与叶片辐射转移模型建立联系的。4-Scale模型基于冠层架构在四个尺度上模拟双向反射分布函数（BRDF）:(

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