CN103499529B

CN103499529B - 一种土壤与植被混合光谱测量方法及模拟系统

Info

Publication number: CN103499529B
Application number: CN201310468109.3A
Authority: CN
Inventors: 秦其明; 孟庆野
Original assignee: Peking University
Current assignee: Peking University
Priority date: 2013-10-09
Filing date: 2013-10-09
Publication date: 2016-03-16
Anticipated expiration: 2033-10-09
Also published as: CN103499529A

Abstract

本发明公开了一种土壤与植被混合光谱测量方法及模拟系统。本系统包括一地物光谱仪、一观测区和一计算机处理单元；其中，地物光谱仪用于对观测区内的土壤植被混合样本和参考板的DN值进行观测，得到参考板的DN值和混合像元光谱DN值；地物光谱仪通过数据线与计算机处理单元连接，根据参考板的DN值和混合像元光谱DN值计算不同土壤植被比例时，观测区的实际反射率R；并利用观测区的实际反射率R验证或改进所建的光谱混合模型，最后利用确定的光谱混合模型计算不同土壤植被混合比例的光谱。本发明推动了混合光谱研究从定性向定量研究发展，提高了混合像元光谱反演精度，对不同覆盖度条件下土壤植被光谱反演具有重要指导示范意义。

Description

一种土壤与植被混合光谱测量方法及模拟系统

技术领域

本发明涉及一种土壤与植被混合光谱测量方法及模拟系统，属于生态环境监测技术领域。

背景技术

典型地物的光谱特征分析不仅是遥感理论研究的重要内容，而且也是遥感应用研究的重要依据。不同地物的光谱能够反映其特有的性质，多种地物的混合光谱则会呈现出特定的规律。植被与土壤是遥感领域中研究最为广泛的两种地物，对其混合光谱的研究既可以为探索混合像元分解方法提供理论上的支持，又有助于提高地物分布类型的监测精度。同时，混合地物光谱特征的研究也为各种地物参量反演提供重要的实验依据和理论支持。

现有的对地物波谱特性研究中，研究者更多地侧重于单类地物光谱的测试与研究，例如植被、土壤、岩石等，很多学者进行了光谱测试并建立了光谱库。而由于真实地物的复杂性，实际观测获取的绝大多数地物光谱都是由不同种地物以不同的比例，不同的空间位置组合而成的混合光谱。对于由不同种地物组成的混合光谱的测试与研究中，现有的研究主要是针对实际的混合地物进行测量，并进一步测量分析该种组分比例混合情况下的光谱特征，但现有研究只针对固定比例进行研究，无法进一步研究不同地物因在组分及空间分布上存在不同而导致的光谱变化规律，缺乏对组分比例定量可控的真实地物混合光谱的测量及研究。

由于测量条件的有限性，对于特定地物特定组分比例混合光谱的测量费时费力，研究者在测量的基础上提出了一系列不同组分的混合光谱模拟模型，主要有线性光谱合成法、非线性光谱合成法、匹配滤波法和经验系数法。其中，线性模型是最常用的混合光谱模拟模型，假定像元信息为各组分信息的线性合成，即每一个光谱波段中单一像元的反射值表示为它的端元组分(混合像元的各个分解组分)特征反射值与它们一定比例的线性组合。线性模型具有简单明了的特点，但是其忽略了地物组分的相互影响，与真实混合光谱存在一定差距，而其他光谱混合模型多存在输入参数多、计算难度大、应用范围小等问题。

此外，针对混合光谱的测量与研究中，缺乏不同地物组分的模拟系统，无法快速高效的获取各种组分比例的混合光谱。

发明内容

针对现有技术存在的技术问题，本发明的目的是提供一种土壤与植被混合光谱测量方法及模拟系统，用于实现不同组分比例下的土壤与植被混合光谱的测量和模拟。该方法和系统利用真实地物比例调节，设计可定量控制的光谱观测实验以进行混合光谱研究。通过地物光谱仪接收不同地物组分的反射电磁能量，测量和记录不同组分比例的土壤与植被混合光谱。通过调节观测区中土壤和植被的比例和数量，获取纯植被、纯土壤光谱以及某些已知比例下的混合光谱。在前期实验基础上本发明提出了光谱混合模型。该光谱模型通过分析冠层上下表面与土壤表面实际反射率，模拟了不同植被覆盖度下形成的混合光谱。依据该光谱混合模型，本发明研制了模拟系统。该系统利用土壤光谱数据库与植被光谱数据库中测量的纯像元地物光谱特性，通过光谱混合模型模拟了不同植被覆盖率下的土壤植被混合光谱。

为了实现本发明的目的，采用的技术方案如下：

一种土壤与植被混合光谱测量方法，其步骤为：

1）选取待测类型的土壤和植被样本，分别将其分割为若干小块；

2）设置一观测区，作为模拟遥感影像中的一个像元；

3）利用地物光谱仪对放置于该观测区中的参考板进行测量，得到参考板的DN值；

4）按照设定的土壤植被比例，将分割的小块样本排列在该观测区内；然后采用该地物光谱仪对该观测区进行观测，获取当前土壤植被比例对应的混合像元光谱DN值；其中，所述混合像元光谱DN值包括纯土壤的DN值和纯植被的DN值；

5）根据参考板的DN值和混合像元光谱DN值计算不同土壤植被比例下，观测区的实际反射率R_{目标反射率}；

6）利用观测区的实际反射率R_{目标反射率}验证或改进所建的光谱混合模型，然后利用最终确定的光谱混合模型计算不同土壤植被混合比例的光谱。

进一步的，所述光谱混合模型为：R=Rc+Rs=p*λf+ps*p*λf*(1–λf+p*λf)/(1–ps*p*λf)+ps*(1–λf)；其中p=R1/(1+R1*R0)，ps=R0，Rc表示植被冠层上表面的实际反射率，Rs表示土壤的实际反射率，p表示土壤植被混合的像元中冠层的反射率，ps表示混合像元中土壤的反射率，λf表示植被在土壤植被混合的像元中所占组分比例即植被覆盖率；R1表示纯植被像元光谱的实际反射率值，R0表示纯土壤像元光谱的实际反射率值。

进一步的，所述观测区的实际反射率R计算公式为：R_{目标反射率}=DN_目标/DN_参考板*R_参考板 _反射率；其中，DN_目标为混合像元光谱DN值，DN_参考板为所述参考板的DN值，R_{参考板反射率}为所述参考板的反射率值。

进一步的，所述土壤植被比例的计算方法为：λ_n=S_n/S，其中，λ_n代表第n种组分所占的比例，S_n代表地物光谱仪视场中第n种组分的面积，S代表地物光谱仪视场总面积。

进一步的，如果观测区的实际反射率R_{目标反射率}与所述混合模型计算的对应土壤植被混合比例的反射率不一致，则改变所述观测区内的土壤植被混合比例，重复步骤3）至步骤5），得到一组新的光谱反射率值来改进光谱混合模型。

进一步的，所述观测区为正方形区域；所述地物光谱仪的圆形视场区域与所述正方形区域相切。

进一步的，所述地物光谱仪的探头距离所述观测区的高度为h：h=r/tan(θ/2)，其中r为所述地物光谱仪视场的圆圈半径，θ为地物光谱仪的视场角。

一种土壤与植被混合光谱测量模拟系统，其特征在于包括一地物光谱仪、一观测区和一计算机处理单元；其中，所述地物光谱仪用于对观测区内的土壤植被混合样本和参考板的DN值进行观测，得到参考板的DN值和混合像元光谱DN值；所述地物光谱仪通过数据线与所述计算机处理单元连接；所述计算机处理单元用于根据参考板的DN值和混合像元光谱DN值计算不同土壤植被比例时，观测区的实际反射率R_{目标反射率}；并利用观测区的实际反射率R_目 _标反射率验证或改进所建的光谱混合模型。

本发明的主要内容包括：

1.选取适宜的植被和土壤样本，分割为相同大小的小块，置于适合的装置中。

2.设置一个观测区，将上一步处理结果放到划定的观测区中，用以模拟遥感影像中的一个像元。将观测区分割为数块与装置大小相同的部分，用于放置装有土壤和植被的装置，可以通过改变两种装置数量调控混合像元中的组分比例。

3.使用相应的地物光谱仪首先对放置于观测区中的参考板（一般包括标准版和灰度板）进行测量，用以获得此时条件下的参考板DN值(digitalnumber，光谱仪直接获取的用以表征电磁能量的绝对值)，为将观测DN值标定为反射率提供基础。再对放置于观测区的不同数量比例的装置进行测量，获取不同组分比例下的混合像元光谱DN值。组分比例的计算方法如下式所示：

λf_n=S_n/S，式中λf_n代表第n种组分所占的比例，S_n代表光谱仪视场中第n种组分的面积，S代表视场总面积。

4.通过获取的参考板DN值将步骤3获取的不同组分比例的混合像元光谱DN值（包括纯土壤的DN值和纯植被的DN值），分别纠正为实际的反射率值，利用下式进行光谱反射率的计算：

R_{目标反射率}=DN_目标/DN_参考板*R_{参考板反射率}，式中R代表反射率，DN代表光谱仪获得的DN值，参考板的反射率取决于参考板的本质属性，随参考板直接获得。

5.将步骤4中获取的纯土壤光谱反射率值和纯植被光谱反射率值，或者由光谱数据库中提取的需要模拟的特定土壤和植被纯像元光谱作为已知量，带入光谱混合模型中，计算不同组分比例混合光谱，即不同植被覆盖率下的土壤植被混合光谱。该光谱模型通过分析植被冠层上下表面与土壤表面实际反射率，考虑到实际情况中植被冠层位于土壤上方，光线在冠层和土壤之间相互作用，从而模拟混合光谱。

其中所述的光谱混合模型如下：

R=Rc+Rs=p*λf+ps*p*λf*(1–λf+p*λf)/(1–ps*p*λf)+ps*(1–λf),其中p=R1/(1+R1*R0),ps=R0

式中，Rc表示冠层上表面的实际反射率，Rs表示土壤的实际反射率，p表示混合像元中冠层的反射率，ps表示混合像元中土壤的反射率，λf表示植被在混合像元中所占组分比例即植被覆盖率。R1，R0分别表示纯植被和纯土壤像元光谱的实际反射率值。

6.利用步骤4测量得到的特定组分比例下的混合光谱反射率验证步骤5模拟得到的混合光谱。若验证结果不一致，则改变土壤植被混合比例，重复步骤3至步骤4，得到一组新的光谱反射率值，将新的光谱反射率值带入到步骤5中，通过修改步骤5模型中p与ps的取值来改进光谱混合模型系统，并重新利用新获得的特定组分比例混合光谱反射率进行验证，直至验证成功。进而通过更改系统模型中λf的取值，获得所需要的植被组分比例即植被覆盖度下的土壤植被混合光谱。

与现有方法相比，本发明的有益效果是：

1.原有的方法主要是针对实际的混合地物进行测量，只针对固定比例进行研究，无法进一步研究不同地物因在组分及空间分布上存在不同而导致的光谱变化规律，缺乏对组分比例定量可控的真实地物混合光谱的测量及研究。本发明是利用真实地物设计可定量控制的光谱观测实验以进行混合光谱研究，推动了混合光谱研究从定性向定量研究发展。

2.本发明在测量的基础上提出了新的光谱混合模型，原来的光谱混合模型主要有线性光谱合成法、匹配滤波法和经验系数法。线性模型具有简单明了的特点，但是其忽略了地物组分的相互影响，与真实混合光谱存在一定差距，匹配滤波法利用滤波器的方法寻找到最佳滤波，提取相关信息，这种方法计算步骤繁琐，不适合大数据量遥感图像的快速应用，而经验系数法则利用经验系数，缺乏普适性。本发明提出的方法是根据冠层——土壤二元组分结构特征，利用辐射传输理论模型，分析辐射能量在冠层土壤二者之间的相互作用机制，从而建立的，具有明确的物理意义和普适特征，而且又具有输入参数少、简单、灵活、易于操作等优点。因此，比传统的光谱混合模型的适用面更加宽广，有广阔的应用前景。

3.本发明还开发了应用光谱混合模型的模拟系统，利用纯像元地物光谱特性，模拟了不同植被覆盖率下的土壤植被混合光谱。原有的针对混合光谱的测量与研究中，缺乏不同地物组分的模拟系统，无法快速高效的获取各种组分比例的混合光谱。本发明提高了混合像元光谱反演精度，对不同覆盖度条件下土壤植被光谱反演具有重要指导示范意义。

附图说明

图1为观测区示意图；

图2为不同植被土壤比的观测区排布示意图；

图3为不同地块落入在光谱仪视场的面积示意图；

图4为测量方法获取的不同植被覆盖度下的混合光谱；

图5为模拟系统设计流程图；

图6为覆盖度为0.5002时系统模拟结果与实际结果及线性模型的比较图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，对本发明作详细的介绍。

以下的实施例便于更好地理解本发明，但并不限定本发明。下述实施例中的实验方法，如无特殊说明，均为常规方法。下述实施例中所用的试验材料，如无特殊说明，均为自常规生化试剂商店购买得到的。

（1）测量目标的选择：为提高可操控性，并降低植被在冠层间的多次散射效应，混合地物中植被组分选用修剪高度为4cm人工种植高羊茅草为研究对象，土壤组分选自北京大学静园草坪区的棕壤。

（2）测量目标的制备：准备两块0.36m*2m的人工种植高羊茅草草坪，切割为16块0.18m*0.18m的小块，装入纸盒保存；另准备16块0.18m*0.18m的纸盒装入土壤。

（3）观测区的设计：设计一个0.72m*0.72m的区域为观测区，用以模拟遥感影像中的一个像元。并将该观测区分成16块等大的0.18m*0.18m小正方形，每个正方形内可以放置植被或土壤，用以模拟不同组分比例的混合像元，如图1所示。

（4）测量光谱仪选择：本试验采用美国ASD公司产ASDFieldSpecProFR(350～2500nm)型光谱仪测定，ASDFieldSpecProd的采样间隔在350～1000nm范围内为1.4nm；在1000～2500nm范围内为2nm。光谱分辨率在700nm为3nm，1400～2100nm为10nm。观测时将探头垂直向下,视场角为25°。观测过程中，由于探头实际的观测区域为圆形区域，我们通过设定光谱仪探头的高度h，使探头观测的圆形区域正好与设72cm×72cm的正方形区域相切。计算方法为h=r/tan(θ/2)，其中r为圆圈半径，θ为光谱仪的视场角。

（5）组分比例的设定：根据不同的组合，调整观测区域内植被与土壤的比例，使植被覆盖面积分别为0，1/16，...，16/16（如图2），模拟17种不同组分比例的混合像元，从而可以获取不同植被覆盖度下的混合光谱。

（6）组分比例的计算：由于光谱仪的视场为圆形，在试验区边缘部分不能完全进入视场，为了精确的计算每种分布中植被在混合像元中所占的比例，分别计算出三种不同地块A，B，C（如图3）在整个视场中所占的面积比，进一步可准确计算各种组合中植被与土壤组分的比例。设观测视场的面积为1，通过计算可得，A部分落入视场内的面积为0.0251，B部分落入视场内的面积为0.0727，C部分落入视场内的面积为0.0796。根据A，B，C的面积，可以计算出图2所示的16种不同组合中，植被在整个观测区域内所占的比例（如表1）。

表1为观测区植被块数与植被覆盖度对应表

观测区植被块数	0	1	2	3	4	5	6	7	8
										真实植被覆盖度	0	0.079	0.1592	0.2319	0.3046	0.3911	0.4638	0.4751	0.5002
观测区植被块数	9	10	11	12	13	14	15	16
										真实植被覆盖度	0.6819	0.7546	0.8273	0.9	0.9251	0.9502	0.9753	1

（7）混合光谱的测量：选择晴朗无风且光照充足的天气，于10：00am-4：00pm间利用光谱仪对试验区进行观测。观测平台四周无反射源，试验人员衣着完全黑色。按照（4）中计算的光谱仪探头高度h固定好光谱仪后进行测量，根据太阳光的强弱选用白色标准板对光谱仪进行定标。定标后根据图2中的土壤与植被分布快速排列试验区，排列后观测试验区光谱。在同一高度内对不同组合全部观测完毕，试验所获取的每一条光谱数据为五次连续观测数据的平均值。

（8）对不同植被覆盖度的光谱数据进行预处理，首先，利用参考板DN值采用公式R_{目标反射率}=DN_目标/DN_参考板*R_{参考板反射率}，将不同组分比例的混合像元光谱DN值纠正为实际的反射率值。去除水汽吸收波段。由于大气中含有一定的水汽，这些水汽会在特定的波段吸收入射的太阳光，这些波段的数据在本文中没有实际的研究意义，因此将水汽吸收波段去除。得到不同植被覆盖度下光谱反射率如图4所示。

（9）利用（7）获取的覆盖度为0的纯土壤光谱作为R0、覆盖度为1的纯植被光谱为R1，代入混合光谱模拟系统，系统流程图如图5所示。分别计算不同覆盖度下的混合光谱，并与线性模型方法计算结果和实际测量光谱进行比较，图6为植被覆盖度为0.5002的情况下本研究模型、线性模型与真实测量值的光谱反射率，与之相对应的不同波段的两种模型残差平方和见表2。由图表可以发现本研究模型在各个波段上均好于线性模型。特别是在可见光波段，由于线性模型忽略了植被土壤相互作用造成的植被吸收部分的增加，使得模型估计值整体偏高，而本研究模型则通过分析植被冠层上下表面与土壤表面实际反射率，考虑到实际情况中植被冠层位于土壤上方，考虑到了光线在冠层和土壤之间的相互作用，模型估计值更接近于真实值。

表2为植被覆盖度为0.5002时的模型残差平方和比较

残差平方和	全波段	350～700nm	700～1350nm	1400～1800nm	1950～2500nm
						线性合成	0.317618	0.0154	0.013626	0.068648	0.22004
辐射算法	0.057392	0.003298	0.007038	0.014195	0.032868

经过不同植被覆盖度下光谱观测实验数据的验证，在各覆盖度下该模型均优于线性模型，可以认为该模拟系统能够比较好的反映土壤植被混合像元光谱特征，能够被应用于混合像元波谱模拟等应用。

以上通过详细实施例描述了本发明所提供的一种土壤与植被混合光谱测量方法及模拟系统，本领域的技术人员应当理解，在不脱离本发明实质的范围内，可以对本发明做一定的变形或修改；不限于实施例中所公开的内容。

Claims

1.一种土壤与植被混合光谱测量方法，其步骤为：

1)选取待测类型的土壤和植被样本，分别将其分割为若干小块；

2)设置一观测区，作为模拟遥感影像中的一个像元；

3)利用地物光谱仪对放置于该观测区中的参考板进行测量，得到参考板的DN值；

4)按照设定的土壤植被比例，将分割的小块样本排列在该观测区内；然后采用该地物光谱仪对该观测区进行观测，获取当前土壤植被比例对应的混合像元光谱DN值；其中，所述混合像元光谱DN值包括纯土壤的DN值和纯植被的DN值；

5)根据参考板的DN值和混合像元光谱DN值计算不同土壤植被比例下，观测区的实际反射率R_{目标反射率}；

6)利用观测区的实际反射率R_{目标反射率}验证或改进所建的光谱混合模型，然后利用最终确定的光谱混合模型计算不同土壤植被混合比例的光谱；

其中，所述光谱混合模型为：R＝Rc+Rs＝p*λf+ps*p*λf*(1–λf+p*λf)/(1–ps*p*λf)+ps*(1–λf)；p＝R1/(1+R1*R0)，ps＝R0，Rc表示植被冠层上表面的实际反射率，Rs表示土壤的实际反射率，p表示土壤植被混合的像元中冠层的反射率，ps表示混合像元中土壤的反射率，λf表示植被在土壤植被混合的像元中所占组分比例即植被覆盖率；R1表示纯植被像元光谱的实际反射率值，R0表示纯土壤像元光谱的实际反射率值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述观测区的实际反射率R计算公式为：R_{目标反射率}＝DN_目标/DN_参考板*R_{参考板反射率}；其中，DN_目标为混合像元光谱DN值，DN_参考板为所述参考板的DN值，R_{参考板反射率}为所述参考板的反射率值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于所述土壤植被比例的计算方法为：λ_n＝S_n/S，其中，λ_n代表第n种组分所占的比例，S_n代表地物光谱仪视场中第n种组分的面积，S代表地物光谱仪视场总面积。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于如果观测区的实际反射率R_{目标反射率}与所述混合模型计算的对应土壤植被混合比例的反射率不一致，则改变所述观测区内的土壤植被混合比例，重复步骤3)至步骤5)，得到一组新的光谱反射率值来改进光谱混合模型。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述观测区为正方形区域；所述地物光谱仪的圆形视场区域与所述正方形区域相切。

6.如权利要求1或5所述的方法，其特征在于所述地物光谱仪的探头距离所述观测区的高度为h：h＝r/tan(θ/2)，其中r为所述地物光谱仪视场的圆圈半径，θ为地物光谱仪的视场角。

7.一种土壤与植被混合光谱测量模拟系统，其特征在于包括一地物光谱仪、一观测区和一计算机处理单元；其中，所述地物光谱仪用于对观测区内的土壤植被混合样本和参考板的DN值进行观测，得到参考板的DN值和混合像元光谱DN值；所述地物光谱仪通过数据线与所述计算机处理单元连接；所述计算机处理单元用于根据参考板的DN值和混合像元光谱DN值计算不同土壤植被比例时，观测区的实际反射率R_{目标反射率}；并利用观测区的实际反射率R_{目标反射率}验证或改进所建的光谱混合模型；其中，所述光谱混合模型为：R＝Rc+Rs＝p*λf+ps*p*λf*(1–λf+p*λf)/(1–ps*p*λf)+ps*(1–λf)；p＝R1/(1+R1*R0)，ps＝R0，Rc表示植被冠层上表面的实际反射率，Rs表示土壤的实际反射率，p表示土壤植被混合的像元中冠层的反射率，ps表示混合像元中土壤的反射率，λf表示植被在土壤植被混合的像元中所占组分比例即植被覆盖率；R1表示纯植被像元光谱的实际反射率值，R0表示纯土壤像元光谱的实际反射率值。

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于所述地物光谱仪的探头距离所述观测区的高度为h：h＝r/tan(θ/2)，其中r为所述地物光谱仪视场的圆圈半径，θ为地物光谱仪的视场角。