CN109740180A - 一种基于几何光学模型的稀疏水生植被冠层方向反射率模拟方法 - Google Patents

一种基于几何光学模型的稀疏水生植被冠层方向反射率模拟方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于几何光学模型的稀疏水生植被冠层方向反射率模拟方法,其步骤如下:输入场景参数,以倒圆台体作为基本几何单元;计算单个基本单元关键分量投影到水平面的面积;计算多个基本单元在视场内随机分布时各个冠层分量的面积权重;计算视场中水面、水底分量的面积权重;计算各个分量的方向反射率因子;计算视场内各分量方向反射率的加权平均和,得到稀疏场景水生植被冠层的双向反射率因子。本发明能实现对不同冠层参数、水体参数、环境参数、光照及观测条件下的稀疏水生植被场景的方向性反射特性的准确描述,是分析稀疏水生植被方向反射特性及其影响因素的有效工具。本发明是建立在植被冠层尺度的几何光学模型,具有运行速度快、适用场景丰富等优点。

Description

一种基于几何光学模型的稀疏水生植被冠层方向反射率模拟 方法
(一)所属技术领域
本发明涉及一种基于几何光学模型的稀疏水生植被冠层方向反射率模拟方法,属于光学遥感领域,在植被遥感技术研究、水色遥感技术研究以及湿地生态学研究方面具有重要意义。
(二)背景技术
湿地是地球上水陆相互作用形成的独特生态系统,是自然界最富生物多样性的生态景观和人类最重要的生存环境之一,在蓄洪防旱、调节气候、控制土壤侵蚀、促淤造陆、降解环境污染等方面起着极其重要的作用。挺水植被与沉水植被作为湿地的重要组成部分,对湿地的生态功能有巨大影响。
遥感作为是通过传感器接收来自地物的电磁辐射信息来探究地物状态的重要信息获取工具,其中获取地物的方向性反射特征能够得到丰富的地物结构、生化参数等信息。水生植被因为现场测量困难、环境状态不稳定等因素影响,其方向性反射光谱难以通过人工实地测量获得。遥感建模可以通过输入环境状态参数而直接模拟计算地物的反射光谱,对探究湿地反射光谱、方向反射特性及反演湿地物理、生化参数具有重要意义。
目前湿地水生植被的遥感建模,多局限于连续分布的挺水植被或沉水植被,对于冠层轮廓之间存在空隙的稀疏挺水植被及沉水植被,缺少合适的遥感模型来描述其反射光谱及方向性反射特性。而受复杂的土壤、水体、光照、风速等不稳定环境因素影响,湿地中的水生植被难以维持较大面积的连续分布状态。因此,建立通用于稀疏挺水植被及沉水植被的方向反射率模型,对实现湿地的生态监测及参数反演具有重大意义。
(三)发明内容
本发明涉及一种基于几何光学模型的稀疏水生植被冠层方向反射率模拟方法,其技术解决方案是:将传感器接收到的来自水面的能量分为水面及水下部分,通过冠层水上投影面积和整体投影面积计算水面、水底各组分比例,结合水面波浪模型和半分析浅水模型来确定水面能量的方向反射率和水下能量的方向反射率,最后通过将所有组分按面积比例加权求和获得整个场景的方向反射率。其具体步骤如下:
步骤一:输入模型的场景参数,具体包括场景中单位面积上的植被冠层个数、单个倒圆台植被冠层的顶层半径及底层半径、植被冠层高度、水深、水面风速、场景入射辐照度中太阳直射光的比例、光照冠层的反射率、水底底质的反射率、悬浮物颗粒浓度、叶绿素a的浓度、水体浑浊度;
步骤二:将视场内的面积分量分为水面及以上的部分和水面以下的部分,计算单个基本单元关键分量投影到水平面的面积:
若水深小于冠层高度,则水生植被为挺水植被,则首先计算单个倒圆台冠层顶部的面积、侧面水上部分被直射光光照的面积、侧面水上部分的阴影面积,再考虑水体折射效应,计算单个倒圆台冠层侧面水下部分被直射光光照的面积和侧面水下部分的阴影面积;
若水深大于冠层高度,则水生植被为沉水植被,则计算单个倒圆台冠层顶部的面积、侧面水下部分被直射光光照的面积和侧面水下部分的阴影面积;
步骤三:考虑光照方向和观测方向的相互遮挡效应,计算多个基本冠层单元在视场内随机分布时各个冠层分量的面积权重:
对于挺水植被,先计算倒圆台冠层水上部分被直射光光照的面积在视场中的比例:
KICa=KV1+KV21
其中KV1=1-exp(-D·V1)为倒圆台冠层顶部面积在视场中的比例,D为单位面积上的冠层个数,V1为单个倒圆台冠层顶部的面积,KV21为倒圆台冠层侧面水上部分被直射光光照的面积在视场中的比例;倒圆台冠层水上部分的阴影面积在视场中的比例为:
KSCa=exp(-V1·D)-exp(-(V1+V21+V22)·D)-KV21
其中V21为单个倒圆台冠层侧面水上部分被直射光光照的面积,V22为单个倒圆台冠层侧面水上部分的阴影面积,采用同样的方式可得到倒圆台冠层水下部分被直射光光照的面积在视场中的比例KICw=KV31,KV31为倒圆台冠层侧面水下部分被直射光光照的面积在视场中的比例;倒圆台冠层水下部分的阴影面积在视场中的比例为:
KSCw=exp(-(V1+V21+V22)·D)-exp(-(V1+V21+V22+V31+V32)·D)-KICw
其中V31为单个倒圆台冠层侧面水下部分被直射光光照的面积,V32为单个倒圆台冠层侧面水下部分的阴影面积;
对于沉水植被,则冠层水上部分的光照组分KICa和阴影组分KSCa都为0,此时冠层水下部分光照组分面积比例为:
水下部分阴影组分面积比例为:
KSCw=exp(-V1·D)-exp(-(V1+V31+V32)·D)-KICw
步骤四:计算视场中水面、水底分量的面积权重:
对于挺水植被,光照水面的面积比例为:
KIS=Pis·Pvs+(Pis-Pis·Pvs)Fs(ξ)
其中Pis为光照方向水面面积比例,S1为光照方向倒圆台顶部投影面积,S2为光照方向单个倒圆台冠层侧面水上部分投影面积Pvs为观测方向水面面积比例,ξ为光照方向与观测方向夹角,θs、θv分别为光照天顶角和观测天顶角,为相对方位角,Fs(ξ)为水面的后向热点核函数;阴影水面的面积比例为:
KSS=Pvs-KIS
再计算光照水底的面积比例:
KIB=Pib·Pvb+(Pib-Pib·Pvb)Fb(ξ)
其中Pib为光照方向水底面积比例,Pvb为观测方向水底面积比例,Fb(ξ)为水底的后向热点核函数;阴影水底的面积比例为:
KSB=Pvb-KIB
对于沉水植被,则光照水面的面积比例KIS为1,阴影水面的面积比例KSS为0,光照水底与阴影水底面积比例计算过程不变;
步骤五:计算各个分量的方向反射率因子:
对于挺水植被,根据冠层水上部分光照组分的反射率ρICa及太阳直射光的比例β,计算冠层水上部分阴影组分的反射率:
ρSCa=(1-β)·ρICa
阴影水面的方向反射率因子由Cox-Munk模型在半球空间求均值得到:
ω为切面微元的实际菲涅尔反射的入射角,rf(ω)为对应的菲涅尔反射率,θn为切面微元的法线方向的天顶角,zx、zy为切面微元在笛卡尔坐标系两轴上的斜率,p(zx,zy)为每个切面的入射-反射光路几何出现的概率;光照水面的方向反射率为:
阴影水底的方向反射率因子由Lee光学浅水模型在入射半球空间求均值得到:
其中,nr为空气相对于水体的折射率,tf(θ)分别为下行入射透过率由菲涅尔反射率公式算出,Tf为菲涅尔反射率在半球空间积分值,rd为水面下辐照度反射率;光照水底的反向反射率为:
倒圆台冠层侧面水下部分的阴影组分方向反射因子与计算阴影水底反射率的方式相同,但需对整个水深范围求均值得到:
倒圆台冠层侧面水下部分的光照组分方向反射因子为:
其中上式中各物理量符合的含义同前文,对于沉水植被,则倒圆台冠层侧面水下部分的阴影组分方向反射率ρSCw及光照组分方向反射率的计算过程,相对于挺水植被需要将水深积分上限改为冠层高度H,其他组分的反射率计算过程与挺水植被情况下相同;
步骤六:计算视场内各分量方向反射率的加权平均和,得到稀疏水生植被场景的双向反射率因子:
ρview=KICa·ρICa+KSCa·ρSCa+KIS·ρIS+KSS·ρSS+KICw·ρICw+KSCw·ρSCw+KIB·ρIB+KSB·ρSB
其中KICa、KSCa、KICw、KSCw通过步骤三得到,KIS、KSS、KIB、KSB通过步骤四得到,ρICa为模型的输入参数,ρSCa、ρIS、ρSS、ρICw、ρSCw、ρIB、ρSB通过步骤五计算得到。
本发明与现有技术相比的优点在于:
(1)目前学术界缺少能够同时适用于稀疏的挺水植被和沉水植被的二向反射模型,该研究填补了这一个领域空白,同时可以输入丰富的植被冠层、水体、环境参数,模型方法通用性强;
(2)与计算机模型模型相比,计算开销小,运行速度快,同时因模型基于统计原理而非精确具体的场景,因此计算的结果对确定的输入参数下具有统计意义。
(四)附图说明
图1为本发明流程框图,图2为不同输入参数下的主平面内多角度反射率曲线结果图。
(五)具体实施方式
为更好说明本发明涉及的一种基于几何光学模型的稀疏水生植被冠层方向反射率模拟方法,利用本发明的模型进行了测试与验证,取得了良好的效果。具体实施方法如下:
(1)输入模型所需的冠层参数、水体参数、环境参数、观测参数;
(2)计算单个冠层水上部分及水下部分的关键组分面积;
(3)使用布尔概率公式计算冠层水上部分和水下部分光照组分与阴影组分的面积权重;
(4)使用后向热点核函数计算水面、水底的光照组分与阴影组分的面积权重;
(5)使用水面波浪模型计算水面的光照组分和阴影组分的方向反射率;
(6)使用半分析光学浅水模型计算冠层水下部分各组分、水底各组分的方向反射率;
(7)将所有组分的方向反射率按各自面积权重进行加权求和获得整个场景的方向反射率。

Claims (1)

1.一种基于几何光学模型的稀疏水生植被冠层方向反射率模拟方法,其特征在于包含以下步骤:
步骤一:输入模型的场景参数,具体包括场景中单位面积上的植被冠层个数、单个倒圆台植被冠层的顶层半径及底层半径、植被冠层高度、水深、水面风速、场景入射辐照度中太阳直射光的比例、光照冠层的反射率、水底底质的反射率、悬浮物颗粒浓度、叶绿素a的浓度、水体浑浊度;
步骤二:将视场内的面积分量分为水面及以上的部分和水面以下的部分,计算单个基本单元关键分量投影到水平面的面积:
若水深小于冠层高度,则水生植被为挺水植被,则首先计算单个倒圆台冠层顶部的面积、侧面水上部分被直射光光照的面积、侧面水上部分的阴影面积,再考虑水体折射效应,计算单个倒圆台冠层侧面水下部分被直射光光照的面积和侧面水下部分的阴影面积;
若水深大于冠层高度,则水生植被为沉水植被,则计算单个倒圆台冠层顶部的面积、侧面水下部分被直射光光照的面积和侧面水下部分的阴影面积;
步骤三:考虑光照方向和观测方向的相互遮挡效应,计算多个基本冠层单元在视场内随机分布时各个冠层分量的面积权重:
对于挺水植被,先计算倒圆台冠层水上部分被直射光光照的面积在视场中的比例:
KICa=KV1+KV21
其中KV1=1-exp(-D·V1)为倒圆台冠层顶部面积在视场中的比例,D为单位面积上的冠层个数,V1为单个倒圆台冠层顶部的面积,KV21为倒圆台冠层侧面水上部分被直射光光照的面积在视场中的比例;倒圆台冠层水上部分的阴影面积在视场中的比例为:
KSCa=exp(-V1·D)-exp(-(V1+V21+V22)·D)-KV21
其中V21为单个倒圆台冠层侧面水上部分被直射光光照的面积,V22为单个倒圆台冠层侧面水上部分的阴影面积,采用同样的方式可得到倒圆台冠层水下部分被直射光光照的面积在视场中的比例KICw=KV31,KV31为倒圆台冠层侧面水下部分被直射光光照的面积在视场中的比例;倒圆台冠层水下部分的阴影面积在视场中的比例为:
KSCw=exp(-(V1+V21+V22)·D)-exp(-(V1+V21+V22+V31+V32)·D)-KICw
其中V31为单个倒圆台冠层侧面水下部分被直射光光照的面积,V32为单个倒圆台冠层侧面水下部分的阴影面积;
对于沉水植被,则冠层水上部分的光照组分KICa和阴影组分KSCa都为0,此时冠层水下部分光照组分面积比例为:
水下部分阴影组分面积比例为:
KSCw=exp(-V1·D)-exp(-(V1+V31+V32)·D)-KICw
步骤四:计算视场中水面、水底分量的面积权重:
对于挺水植被,光照水面的面积比例为:
KIS=Pis·Pvs+(Pis-Pis·Pvs)Fs(ξ)
其中Pis为光照方向水面面积比例,S1为光照方向倒圆台顶部投影面积,S2为光照方向单个倒圆台冠层侧面水上部分投影面积Pvs为观测方向水面面积比例,ξ为光照方向与观测方向夹角,θs、θv分别为光照天顶角和观测天顶角,为相对方位角,Fs(ξ)为水面的后向热点核函数;阴影水面的面积比例为:
KSS=Pvs-KIS
再计算光照水底的面积比例:
KIB=Pib·Pvb+(Pib-Pib·Pvb)Fb(ξ)
其中Pib为光照方向水底面积比例,Pvb为观测方向水底面积比例,Fb(ξ)为水底的后向热点核函数;阴影水底的面积比例为:
KSB=Pvb-KIB
对于沉水植被,则光照水面的面积比例KIS为1,阴影水面的面积比例KSS为0,光照水底与阴影水底面积比例计算过程不变;
步骤五:计算各个分量的方向反射率因子:
对于挺水植被,根据冠层水上部分光照组分的反射率ρICa及太阳直射光的比例β,计算冠层水上部分阴影组分的反射率:
ρSCa=(1-β)·ρICa
阴影水面的方向反射率因子由Cox-Munk模型在半球空间求均值得到:
ω为切面微元的实际菲涅尔反射的入射角,rf(ω)为对应的菲涅尔反射率,θn为切面微元的法线方向的天顶角,zx、zy为切面微元在笛卡尔坐标系两轴上的斜率,p(zx,zy)为每个切面的入射-反射光路几何出现的概率;光照水面的方向反射率为:
阴影水底的方向反射率因子由Lee光学浅水模型在入射半球空间求均值得到:
其中,nr为空气相对于水体的折射率,tf(θ)分别为下行入射透过率由菲涅尔反射率公式算出,Tf为菲涅尔反射率在半球空间积分值,rd为水面下辐照度反射率;光照水底的反向反射率为:
倒圆台冠层侧面水下部分的阴影组分方向反射因子与计算阴影水底反射率的方式相同,但需对整个水深范围求均值得到:
倒圆台冠层侧面水下部分的光照组分方向反射因子为:
其中上式中各物理量符合的含义同前文,对于沉水植被,则倒圆台冠层侧面水下部分的阴影组分方向反射率ρSCw及光照组分方向反射率的计算过程,相对于挺水植被需要将水深积分上限改为冠层高度H,其他组分的反射率计算过程与挺水植被情况下相同;
步骤六:计算视场内各分量方向反射率的加权平均和,得到稀疏水生植被场景的双向反射率因子:
ρview=KICa·ρICa+KSCa·ρSCa+KIS·ρIS+KSS·ρSS+KICw·ρICw+KSCw·ρSCw+KIB·ρIB+KSB·ρSB
其中KICa、KSCa、KICw、KSCw通过步骤三得到,KIS、KSS、KIB、KSB通过步骤四得到,ρICa为模型的输入参数,ρSCa、ρIS、ρSS、ρICw、ρSCw、ρIB、ρSB通过步骤五计算得到。
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