毛竹林冠层氮含量遥感反演研究

来源 :福建农林大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liaqin18
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毛竹(Phyllostachys edulis)具有生长快、成材早、用途广、效益高的特点,是我国南方低山丘陵区优良的经济竹种。氮素作为毛竹生长发育过程中不可或缺的营养元素,是监测毛竹生长状态的重要指标。基于遥感数据实现毛竹林冠层氮含量的定量反演对于林业生产管理具有重要意义。研究以福建省永安市天宝岩保护区的毛竹林为研究对象,综合利用无人机多光谱、卫星多光谱以及星机融合多光谱影像,筛选冠层氮含量的敏感特征变量,构建4种统计模型(线性逐步回归、随机森林回归、K近邻回归、Light GBM回归)和2种物理模型(PROSAIL-Dy N、INFORM-Dy N)反演冠层氮含量,确定最佳反演模型,实现区域毛竹林冠层氮含量从“点”到“面”的空间扩展、多类型传感器融合使用。主要结论如下:(1)利用PROSPECT-Dy N模型分别与4SAIL模型和INFORM模型耦合得到PROSAIL-Dy N模型和INFORM-Dy N模型,对模型参数进行敏感性分析,发现叶片蛋白质含量(Leaf protein content,Ccp)敏感区域主要在700nm以后,其值的升高引起冠层反射率的下降,但其总敏感度较低,低于20%。(2)通过冠层氮含量与无人机多光谱影像各波段及其构建的植被指数进行相关性分析,筛选出Red Edge、NIR、优化土壤调节植被指数(OSAVI)、三角植被指数(TVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、重归一化植被指数(RDVI)、差值植被指数(DVI)、非线性植被指数(NLI)作为冠层氮含量的光谱特征参数,进而构建基于无人机多光谱数据的冠层氮含量反演模型。对比各模型的精度验证结果,发现K近邻回归模型表现最好(R~2=0.6280,RMSE=100.2897μg/cm~2,n RMSE=16.54%,RA=84.97%)。(3)通过冠层氮含量与Sentinel-2B影像各波段及其构建的植被指数进行相关性分析,筛选出B6、B7、B8、B8A、归一化差异红外指数(NDII)、差值植被指数(DVI)、归一化植被水分指数(NDWI)、增强型植被指数(EVI)作为冠层氮含量的光谱特征参数,进而构建基于Sentinel-2B多光谱数据的冠层氮含量反演模型。对比模型的精度验证结果,K近邻回归模型表现最好(R~2=0.6812,RMSE=105.6525μg/cm~2,n RMSE=17.43%,RA=83.55%)。(4)基于GS(Gram-Schmidt)融合算法实现无人机可见光单波段与Sentinel-2B卫星多光谱数据的融合,获得“星机”融合多光谱影像。通过构建和筛选出归一化差异红外指数(NDII)、归一化植被水分指数(NDWI)以及波段组合((B8-B8A)、(B7/B11)、(B8/B11)、(B6/B11)、(B8/B8A)、(B8A/B11))8个特征变量,进而构建基于融合多光谱数据的毛竹林冠层氮含量反演模型。对比模型的精度验证结果,K近邻模型表现最好(R~2=0.7024,RMSE=95.8168μg/cm~2,n RMSE=15.80%,RA=86.90%)。(5)对比多源遥感数据的冠层氮含量反演模型,发现非线性模型表现要优于线性模型和物理模型。在多源遥感数据构建的冠层氮含量反演模型中,表现最好的是基于星机融合多光谱的K近邻回归模型(R~2=0.7024,RA=86.90%);其次为基于无人机多光谱的K近邻回归模型(R~2=0.6280,RA=84.97%);再次为基于Sentinel-2B多光谱的K近邻回归模型(R~2=0.6812,RA=83.55%)。基于融合多光谱的K近邻回归模型在毛竹林氮含量反演研究中表现一定优势。在缺乏多光谱或高光谱设备时,使用无人机可见光融合卫星多光谱采用K近邻回归模型可作为区域冠层氮含量反演的一种可供选择。对比多源遥感数据同区域的冠层氮含量反演结果,发现融合影像的反演结果与无人机多光谱较为接近,其中600-700μg/cm~2的像元占比最大,而基于Sentinel-2B影像的反演结果中500-600μg/cm~2的像元占比最大。区域氮含量反演结果存在一定差异可能与卫星数据空间分辨率较低,受混合像元影响较大有关。
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