CN114529618B - 一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法 - Google Patents
一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114529618B CN114529618B CN202210168296.2A CN202210168296A CN114529618B CN 114529618 B CN114529618 B CN 114529618B CN 202210168296 A CN202210168296 A CN 202210168296A CN 114529618 B CN114529618 B CN 114529618B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- scene
- radiance
- distribution
- vegetation
- water body
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 64
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 46
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 claims abstract description 8
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims abstract description 7
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 11
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 10
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 238000002310 reflectometry Methods 0.000 claims description 8
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 claims description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 3
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 claims description 3
- 230000008033 biological extinction Effects 0.000 claims description 2
- 239000013535 sea water Substances 0.000 claims description 2
- XOFYZVNMUHMLCC-ZPOLXVRWSA-N prednisone Chemical compound O=C1C=C[C@]2(C)[C@H]3C(=O)C[C@](C)([C@@](CC4)(O)C(=O)CO)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 XOFYZVNMUHMLCC-ZPOLXVRWSA-N 0.000 claims 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 5
- 238000004088 simulation Methods 0.000 abstract description 5
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 abstract 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 abstract 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 2
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000012271 agricultural production Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 239000000047 product Substances 0.000 description 1
- 238000011155 quantitative monitoring Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
- G01N21/4738—Diffuse reflection, e.g. also for testing fluids, fibrous materials
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N2021/1793—Remote sensing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
- G06T2207/10036—Multispectral image; Hyperspectral image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30181—Earth observation
- G06T2207/30188—Vegetation; Agriculture
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Geometry (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Algebra (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法,其步骤如下:根据所模拟植被的形状结构、几何参数等特征构建出水生植被的三维场景;耦合水面模型、水体模型和叶片模型设置场景的属性;将水面的散射分布函数和水体的散射相函数使用球谐函数进行表示并存储;根据入射光照分布求解场景中每个面元的初始辐亮度分布;使用渐进辐射度的方法迭代求解每个面元的最终辐亮度分布;根据场景中每个面元的辐亮度分布求解场景的冠层反射分布,进而探究水生植被冠层的反射光谱特性及反射方向特性。该发明将为水生植被冠层生理生化参数遥感监测与成像模拟提供新的模型工具与技术方法,为水生作物的精准化水肥调控管理和湿地生态环境监测提供技术支撑。
Description
(一)所属技术领域
本发明涉及一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法,属于光学遥感领域,可以应用于其他遥感模型的验证,同时在湿地生态研究和农作物定量化监测应用方面具有重要意义。
(二)背景技术
水生植被是农业生产与自然生态中常见的植被类型,针对三维水生植被的遥感建模对于其辐射特性的定量化研究有着至关重要的作用。三维水生植被场景中由于有水体的存在,在该场景中辐射传输的过程相比于陆地植被产生明显的变化,主要是由于为水-气界面和水体中各种杂质微粒对光线产生散射作用。光线在水-气界面上会产生反射或者是折射,由于在现实中水面并不是完全光滑的,因此无法视为理想的散射或者折射现象,在水体中,光线会与杂质发生交互,从而偏折,造成体散射的效应,这都增加了水生植被遥感建模的复杂性。由于这些因素的存在,适用于陆地植被的辐射度方法无法继续用于水生植被的模拟,因此,需要对传统的辐射度方法进行改进,以适配水生植被场景的模拟。通过探究场景中每种元素对光线传播产生的影响,分析在场景中辐射能量传递的过程,进而可以构建出基于辐射度方法水生植被的遥感模型。从而可以进一步研究在水生植被场景中各种生化或者几何参数对植被冠层反射特性的影响,更充分地从地面测量或者是卫星图像数据中提取出相应的信息,辅助反演的过程,为水生植被的检测、估产、预警、保护及定量反演提供高效、准确的新途径。
物体的反射特性通常用二向性反射分布函数(Bidirectional ReflectanceDistribution Function,BRDF)加以精确描述。本发明使用l-system分型结构自动构建出水生植被的三维场景,并耦合植物叶片光谱模型、波浪水面反射模型、浅水生物光学模型来设置场景中所有元素的属性,使用球谐函数表示来存储所有的球面函数,并进一步使用渐进辐射度的方法进行模拟,发展出了一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法,本方法可高效准确模拟植被遥感中水生植被的反射光谱特性与反射方向特性,对实现水生植被的遥感监测与参数反演具有重要意义及应用价值。
(三)发明内容
本发明涉及一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法,其步骤如下:根据所模拟植被的形状结构、几何参数等特征构建出水生植被的三维场景;耦合了水面模型、水体模型和叶片模型设置场景的属性;将水面的散射分布函数和水体的散射相函数使用球谐函数进行表示并存储;根据光照分布求解场景中每个面元的初始辐亮度分布;使用渐进辐射度的方法迭代求解每个面元的最终辐亮度分布;根据场景中每个面元的辐亮度分布求解场景的冠层反射分布;探究水生植被冠层的反射光谱特性及反射方向特性,其具体步骤如下:
1一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法,其特征在于包含以下步骤:
(1)根据植被场景中单个植株的形状特征和几何参数,使用l-system构建出单个植株的三维模型。根据场景的几何分布情况,排布单个植株的三维模型,以得到最终的水生植被三维场景;
(2)使用植物叶片光谱模型计算单个叶片的反射率及透过率,根据风速和风向参数得到水面反射和折射的概率分布,根据水体参数,使用水体生物光学模型得到水体的吸收系数,散射系数以及散射相函数,并使用得到的结果设置场景中各元素的属性,将所有的叶片均设置为朗伯体;
(3)将水面的双向反射分布函数(Bidirectional Reflection DistributionFunction,BRDF)和双向折射分布函数BTDF(Bidirectional Transmittance DistributionFunction,BTDF)函数,水体的散射相函数使用球谐函数进行存储并保存;
(4)根据入射光照的方向和强度,计算出场景中每个面元的初始的未发射的辐亮度分布情况;
(5)使用渐进辐射度的方法,每次选择出表面能量最大的面元,并将该面元所储存的所有能量一次性发射给场景中所有的其它图元,对于所有接受到能量的图元,修改其存储的能量分布和未发射的能量分布,将该步骤进行反复的迭代,直到每个图元的未发射能量到达了一个较低的值将整个出射方向的分布空间视为一个半球空间,并将该半球表面分割为网格,计算每一个网格的面积并为其维护一个累计权重,根据出射出场景光子的方向得到其相对应的网格,并将该光子的权重累加到累计权重上;
(6)在得到场景中每个图元的辐亮度分布之后,将每个面元向各个观测方向上进行投影,从而计算得到整个水生植被系统的二向反射率(Bidirectional ReflectionFactor,BRF)。
2根据权利要求1所述的一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法,其特征在于:步骤(1)中所述的“根据植被场景中单个植株的形状特征和几何参数,使用l-system构建出单个植株的三维模型。根据场景的几何分布情况,排布单个植株的三维模型,以得到最终的水生植被三维场景”的场景构造方法。在该方法中,假设了整个场景是由有限的几种植被类型构成,每一株相同类型的植被具有相同的单株三维几何结构,由这些植被的单株三维模型在空间上按照用户设置的几何位置参数进行分布,从而构建得到整个水生植被的三维场景。进一步,使用植被的生长模型,可以得到所模拟的植被在不同生长期下的三维模型
3根据权利要求1所述的一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法,其特征在于:步骤(2)中所述的“使用植物叶片光谱模型计算单个叶片的反射率及透过率,根据风速和风向参数得到水面反射和折射的概率分布,根据水体参数,使用水体生物光学模型得到水体的吸收系数,散射系数以及散射相函数,并使用得到的结果设置场景中各元素的属性,所有的叶片均设置为朗伯体”的场景元素光学属性设置方法,所包含的具体内容如下:所有的叶片表面均视为朗伯体,耦合PROSPECT模型计算叶片的反射率和透过率,耦合Cox-Munk模型计算水面的BRDF函数和BTDF函数,耦合根据海水试验测量结果构造出的水体散射相函数,耦合水体生物光学模型得到水体的吸收系数和散射系数
4根据权利要求1所述的一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法,其特征在于:步骤(3)中所述的“将水面的BRDF函数和BTDF函数,水体的散射相函数使用球谐函数进行存储并保存”,使用球谐函数可以高效且低成本的存储各种球面函数,并且球面函数在使用球谐函数进行表示后,可以进行球面函数的累加操作,并且可以轻易地计算球面函数在球面上的积分和两个球面函数的乘积在球面上的积分。对于球谐函数的每一阶系数,其计算的方法为:
其中,f(s)为需要存储的球面函数,l和m表示的是阶数,为各阶球谐函数,计算得到的/>为各阶球谐函数的系数;/>的表达式为:
其中为勒让德多项式,其表达式为:
为
5根据权利要求1所述的一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法,其特征在于:步骤(4)中所述的“根据入射光照的方向和强度,计算出场景中每个面元的初始的未发射的辐亮度分布情况”,计算的方法为将场景中所有图元投影到光照的入射方向上,给根据投影面积的大小,计算出该面元的初始辐亮度分布,计算的公式如下:
Li,start(·)=Esuna(k,sv)area(k)fr(k,sv)
其中Esun是太阳入射的辐照度,a(k,sv)是第k个面元在方向sv上的可视面积,area(k)是第k个面元的面积,fr(k,sv)是第k个面元在入射方向为sv时的在世界坐标系下的BRDF或者BTDF函数,计算得到的结果Li,start是面元i的初始辐亮度分布。
6根据权利要求1所述的一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法,其特征在于:步骤(5)中所述的“使用渐进辐射度的方法,每次选择出表面能量最大的面元,并将该面元所储存的所有能量一次性发射给场景中所有的其它图元,对于所有接受到能量的图元,修改其存储的能量分布和未发射的能量分布,将该步骤进行反复的迭代,直到每个图元的未发射能量到达了一个较低的值”,在一个发射的子步骤中,能量传递的公式为:
其中,Li和Lj分别表示的是第i个和第j个面元上的辐亮度分布,sv表示的是入射到面元i的光线的方向,θi和θj分别为面元i和面元j的发现与入射光线的夹角,δAi为面元i的面积,δEi表示的是入射到面元i上的能量,r为面元i和面元j中心点之间的距离,Tr为在水体中,由于水体的散射和吸收造成的辐亮度衰减值,计算出的结果δLi为面元i上辐亮度分布在能量传递后的增量。
同理,也将水体分割为体元,进而得到从面元到体元的能量传递公式为:
其中G表示的是水体的散射相函数,σt表示的是水体体元的消光系数。
从体元到面元之间的能量传递公式为:
其中,δVi为体元的体积。
从体元到体元之间的能量传递公式为:
7根据权利要求1所述的一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法,其特征在于:
步骤(6)中所述的“将每个面元向各个观测方向上进行投影,从而计算得到整个水生植被系统的二向反射率”,其计算公式如下:
其中,sv表示的是观测的方向,nk表示的是第k个面元的表面法线。
本发明与现有技术相比的优点在于:
(1)在植被遥感领域,目前缺乏能够科学有效描述水体背景下水生植被二向反射特性的通用三维计算机模拟模型,本发明针对浅水域中水生植被开发的基于辐射度方法的计算模拟技术,具有显著的创新性,为水生植被的监测、估产、预警、保护以及生化物理参数的反演提供了更高效、准确的新途径。
(2)本发明耦合植物叶片光谱模型、波浪水面反射模型、浅水生物光学模型作为场景种各类元素的属性,从而考虑到了植被叶片中的生化参数、水体的生化参数和风向与风速对植被冠层反射的影响,得到一种准确、高效的计算机模拟模型。使得本发明具有物理概念清晰,考虑因素全面的特点。
(2)本发明对于每个面元和体元都记录其相应的辐亮度分布,追踪在场景中辐射能量传输的过程,最终使用渐进辐射度方法求解出场景能所有元素的辐亮度分布。该方法相比于传统的辐射度的方法,可以处理包含非朗伯体表面和体散射介质等元素的更为复杂的场景。相比于传统植被遥感模型,本发明具有通用性强、扩展性高、计算方便、速度快的特点,且具有可靠的精度保证。
(四)附图说明
图1为本发明的技术流程。
(五)具体实施方式
为了更好地说明本发明涉及的一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法,利用本发明的模型进行了测试与分析,取得了良好的效果,具体实施方法如下:
(1)将水生植被场景中的植被认为是由单株的植株三维模型按照用户期望的规律排列而得到的。首先根据用户期望的生长期,得到在该形态下的形状特征和几何参数,并将植被的三维结构使用分型语句来进行描述,由l-system生成相应植株的三维模型,最终将该三维模型拷贝得到的实例移动到场景中不同的位置,从而构建出模拟的三维植被场景;
(2)基于植物叶片光谱模型计算单个叶片的反射率及透过率,结合水体中各物质浓度计算水体的吸收系数和散射系数,使用提供的风速和风向参数计算出水面的BRDF和BTDF函数,为场景中的所有元素都设置了相应的属性,最终将BRDF函数和BTDF函数还有散射相函数表示为球谐函数系数的形式,并进行存储;
(3)根据阳光入射的强度和方向,为场景中每个面元计算初始的辐亮度分布,并将该辐亮度分布使用球谐函数表示;
(4)模拟在场景中各种元素之间的能量交换过程,使用渐进辐射度方法来进行求解,得到场景中所有元素的辐亮度分布。选取未发射能量最大的元素,将其所有的能量一次性发射给场景中所有的其他元素,对于接受到能量的元素,需要修改它相应的累计辐亮度分布和未发射辐亮度分布的变化,多次重复上述的过程,直到所有元素的未发射能量都达到了一个较低的值,认为结果达到了收敛;
(5)根据需要求解的观测方向,使用所有元素的辐亮度分布情况,计算整个场景在相应方向上的BRF值;
本发明建立水生植被冠层方向反射模型有助于更深入、科学地探究水生植被冠层反射光谱与太阳辐射、植被结构参数、水体组分参数、水底反射特性的关系,同时补充了三维冠层反射模型中缺少了对水面和水体处理的问题,扩展了原有的辐射度方法,使其可以处理本发明将为水生植被的监测、估产、预警、保护以及生物物理参数的反演提供更高效、准确的新途径。
Claims (3)
1.一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法,其特征在于包含以下步骤:
(1)根据植被场景中单个植株的形状特征和几何参数,使用L-system构建出单个植株的三维模型;根据场景的几何分布情况,排布单个植株的三维模型,以得到最终的水生植被三维场景;
(2)使用植物叶片光谱模型计算单个叶片的反射率及透过率,根据风速和风向参数得到水面反射和折射的概率分布,根据水体参数,使用水体生物光学模型得到水体的吸收系数,散射系数以及散射相函数,并使用得到的结果设置场景中各元素的属性,将所有的叶片均设置为朗伯体;
(3)将水面的双向反射分布函数BRDF和双向透射分布函数BTDF函数,水体的散射相函数使用球谐函数进行存储并保存;使用球谐函数可以高效且低成本的存储各种球面函数,并且球面函数在使用球谐函数进行表示后,进行球面函数的累加操作,并且可以轻易地计算球面函数在球面上的积分和两个球面函数的乘积在球面上的积分;对于球谐函数的每一阶系数,其计算的方法为:
其中,f(s)为需要存储的球面函数,l和m表示的是阶数,为各阶球谐函数,计算得到的/>为各阶球谐函数的系数;/>的表达式为:
其中为勒让德多项式,其表达式为:
为
(4)根据入射光照的方向和强度,计算出场景中每个面元的初始的未发射的辐亮度分布情况;计算的方法为将场景中所有图元投影到光照的入射方向上,根据投影面积的大小,计算出该面元的初始辐亮度分布,计算的公式如下:
Li,start(·)=Esuna(k,sv)area(k)fr(k,sv)
其中Esun是太阳入射的辐照度,a(k,sv)是第k个面元在方向sv上的可视面积,area(k)是第k个面元的面积,fr(k,sv)是第k个面元在入射方向为sv时的在世界坐标系下的BRDF或者BTDF函数,计算得到的结果Li,start是面元i的初始辐亮度分布;
(5)使用渐进辐射度的方法,每次选择出表面能量最大的面元,并将该面元所储存的所有能量一次性发射给场景中所有的其它图元,对于所有接受到能量的图元,修改其存储的能量分布和未发射的能量分布,将该步骤进行反复的迭代,直到每个图元的未发射能量到达了一个较低的值;在一个发射的子步骤中,能量传递的公式为:
其中,Li和Lj分别表示的是第i个和第j个面元上的辐亮度分布,sv表示的是入射到面元i的光线的方向,θi和θj分别为面元i和面元j的发现与入射光线的夹角,δAi为面元i的面积,δEi表示的是入射到面元i上的能量,r为面元i和面元j中心点之间的距离,Tr为在水体中,由于水体的散射和吸收造成的辐亮度衰减值,计算出的结果δLi为面元i上辐亮度分布在能量传递后的增量;
同理,也将水体分割为体元,进而得到从面元到体元的能量传递公式为:
其中G表示水体的散射相函数,σt表示水体体元的消光系数;
从体元到面元之间的能量传递公式为:
其中,δVi为体元的体积;
从体元到体元之间的能量传递公式为:
(6)在得到场景中每个图元的辐亮度分布之后,将每个面元向各个观测方向上进行投影,从而计算得到整个水生植被系统的二向反射率BRF,其计算公式如下:
式中,sv表示的是观测的方向,nk表示的是第k个面元的表面法线。
2.根据权利要求1所述的一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法,其特征在于:步骤(1)中所述的“根据植被场景中单个植株的形状特征和几何参数,使用l-system构建出单个植株的三维模型;根据场景的几何分布情况,排布单个植株的三维模型,以得到最终的水生植被三维场景”的场景构造方法,假设了整个场景是由有限的几种植被类型构成,每一株相同类型的植被具有相同的单株三维几何结构,由这些植被的单株三维模型在空间上按照用户设置的几何位置参数进行分布,从而构建得到整个水生植被的三维场景;使用植被的生长模型,得到所模拟的植被在不同生长期下的三维模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法,其特征在于:步骤(2)中所述的“使用植物叶片光谱模型计算单个叶片的反射率及透过率,根据风速和风向参数得到水面反射和折射的概率分布,根据水体参数,使用水体生物光学模型得到水体的吸收系数,散射系数以及散射相函数,并使用得到的结果设置场景中各元素的属性,将所有的叶片均设置为朗伯体”的场景元素光学属性设置方法,所包含的具体内容如下:所有的叶片表面均视为朗伯体,耦合PROSPECT模型计算叶片的反射率和透过率,耦合Cox-Munk模型计算水面的BRDF函数和BTDF函数,耦合根据海水试验测量结果构造出的水体散射相函数,耦合水体生物光学模型得到水体的吸收系数和散射系数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210168296.2A CN114529618B (zh) | 2022-02-23 | 2022-02-23 | 一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210168296.2A CN114529618B (zh) | 2022-02-23 | 2022-02-23 | 一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114529618A CN114529618A (zh) | 2022-05-24 |
CN114529618B true CN114529618B (zh) | 2024-05-28 |
Family
ID=81625525
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210168296.2A Active CN114529618B (zh) | 2022-02-23 | 2022-02-23 | 一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114529618B (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FR2823344A1 (fr) * | 2001-04-06 | 2002-10-11 | Univ Toulouse | Procede d'obtention d'une representation numerique, simulee de l'etat radiatif d'une scene tridimensionnelle heterogene |
CN103630495A (zh) * | 2013-11-13 | 2014-03-12 | 北京航空航天大学 | 一种水生植被-大气耦合辐射传输模型 |
CN104699952A (zh) * | 2015-01-29 | 2015-06-10 | 北京航空航天大学 | 一种湿地水生植被冠层brdf蒙特卡洛模型 |
CN112784416A (zh) * | 2021-01-25 | 2021-05-11 | 北京航空航天大学 | 一种行播水生植被冠层反射的几何光学-辐射传输混合建模方法 |
-
2022
- 2022-02-23 CN CN202210168296.2A patent/CN114529618B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FR2823344A1 (fr) * | 2001-04-06 | 2002-10-11 | Univ Toulouse | Procede d'obtention d'une representation numerique, simulee de l'etat radiatif d'une scene tridimensionnelle heterogene |
CN103630495A (zh) * | 2013-11-13 | 2014-03-12 | 北京航空航天大学 | 一种水生植被-大气耦合辐射传输模型 |
CN104699952A (zh) * | 2015-01-29 | 2015-06-10 | 北京航空航天大学 | 一种湿地水生植被冠层brdf蒙特卡洛模型 |
CN112784416A (zh) * | 2021-01-25 | 2021-05-11 | 北京航空航天大学 | 一种行播水生植被冠层反射的几何光学-辐射传输混合建模方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114529618A (zh) | 2022-05-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Widlowski et al. | RAMI4PILPS: An intercomparison of formulations for the partitioning of solar radiation in land surface models | |
Myneni et al. | A three-dimensional radiative transfer method for optical remote sensing of vegetated land surfaces | |
Ni-Meister et al. | A clumped-foliage canopy radiative transfer model for a global dynamic terrestrial ecosystem model. I: Theory | |
Pinty et al. | On the design and validation of surface bidirectional reflectance and albedo models | |
Soler et al. | An efficient instantiation algorithm for simulating radiant energy transfer in plant models | |
De Haan et al. | Removal of atmospheric influences on satellite-borne imagery: a radiative transfer approach | |
Godin et al. | Plant architecture modelling: virtual plants and complex systems | |
CN112784416B (zh) | 一种行播水生植被冠层反射的几何光学-辐射传输混合建模方法 | |
CN106909750B (zh) | 一种阔叶植被冠层反射率的计算方法 | |
CN107479065A (zh) | 一种基于激光雷达的林窗立体结构量测方法 | |
CN106874621A (zh) | 一种针叶植被冠层反射率计算方法及模型 | |
Kimes | Radiative transfer in homogeneous and heterogeneous vegetation canopies | |
CN114529618B (zh) | 一种基于辐射度的水生植被冠层反射建模方法 | |
Edalati et al. | Estimating and modeling monthly mean daily global solar radiation on horizontal surfaces using artificial neural networks | |
CN108196266B (zh) | 基于Lidar数据的植被冠层三维辐射传输模拟方法 | |
Xie et al. | Research on PAR and FPAR of crop canopies based on RGM | |
CN114549763B (zh) | 一种基于光子映射的湿地水生植被冠层反射建模方法 | |
CN114528728B (zh) | 一种行播水生植被冠层反射的蒙特卡罗计算机模拟方法 | |
Govaerts et al. | Evaluation of the capability of BRDF models to retrieve structural information on the observed target as described by a three-dimensional ray tracing code | |
Yanagi et al. | Modeling radiative transfer in tropical rainforest canopies: sensitivity of simulated albedo to canopy architectural and optical parameters | |
Myneni et al. | Simulation of space measurements of vegetation canopy bidirectional reflectance factors | |
CN112415537A (zh) | 一种利用三维点云数据刻画森林光合有效辐射分布的模型 | |
Goel | A perspective on vegetation canopy reflectance models | |
Lu | Simulating cottonwood tree growth in flood plains using the LIGNUM modeling method | |
Zhou et al. | Combination of crop growth model and radiation transfer model with remote sensing data assimilation for fapar estimation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |