第二章植被遥感模型遥感物理ppt课件.ppt

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1、第二章 植被遥感模型,遥 感 物 理,第二节 冠层反射率模型-几何光学模型 Canopy Reflectance(CR)Model Geometric-Optical Model,2.2.1 稀疏分布林冠椭球模型 2.2.2 浓密分布条件下的模型 2.2.3 进一步的讨论,模型假设条件描述,本模型用于对森林地区冠层反射率的求算。所谓冠层反射率，指植被上界出射辐射与入射辐射的比值。模型有 2个主要假设：,1/17,稀疏分布：森林中树木分布非常稀疏，相互之间没有遮挡，树木阴影没有重叠；椭球树冠：树冠形状为椭球。它有固定几何形状，而且数学表达简单。,遮挡和重叠包括照射和视角 2个方向。固定几何形状是

2、几何光学模型的特点，其它还有圆柱、圆锥等形状假设。,椭球向球型的坐标转换,利用坐标转换可以进一步将椭球转换为球型，使数学表达更为简单。,坡面方向以法线为准。所有方位以 x 轴为准。,假设树冠是一个垂直半径为 b，水平半径为 r的椭球，球心位于一个坡度为s、方位为s的坡面上方h。,2/17,首先我们定义一个新的高度坐标：,在新的坐标空间里，原来的直线仍为直线，椭球变成了球，而几个变量分别变为：,入射方向天顶角：观察方向天顶角：坡度角：球心高度：,3/17,然后再旋转坐标系，使坡面的法向成为新坐标系的z轴，即 x 轴旋转 s，z 轴旋转 s。在新的坐标空间里，入射方向与观测方向的天顶角和方位角、球

3、心高度等都会发生变化，具体的公式更加复杂，可以自行推导。,经过这样 z 方向的线形拉伸和坐标系向坡面方向旋转，斜坡上的椭球植株（林木）的几何光学问题就完全等效于水平地面上的球型植株问题。因此，在下述推导中，我们均会采用水平球型的几何分布假设，而不失各种椭球假设的一般性。,4/17,几何光学模型的四分量(four components),对稀疏森林成像时，遥感象元反射率由四部分组成，即光直接照射的树冠、树冠阴影面、直接照射的地面（背景）、阴影遮蔽的地面。,森林中的地面通常不是裸土，而是草类等低矮植被。,5/17,类似上节讲过的混合象元，象元（冠层）的反射率为：,KC、KT、KG、KZ分别为几何光

4、学模型中的四个分量，即光照树冠、阴影树冠、光照背景、阴影背景在象元中所占面积比例，RC、RT、RG、RZ则分别为上述四个分量的反射率（假设均为朗伯反射）。几何光学模型的基础就是四分量模型，上式是其基本模型，所有后续模型都建立在上式的基础上。其关键在于根据假设条件，求取KC、KT、KG、KZ的表达式，条件不同，面积比例 K 的表达式也不同。,R=KCRC+KTRT+KGRG+KZRZ,6/17,RC、RT、RG、RZ一般可以通过实测获得。,垂直下视条件下的 1 棵树的光照树冠面积aC,许多传感器，如Landsat、SPOT均可以近似看作垂直下视（nadir view)。,aC 的表达式是如何推导

5、的？,如左图，假设太阳以i角入射半径为r 的球型树冠，则图中以粗线表示的光照树冠面积为：,7/17,垂直下视条件下的 1 棵树的阴影树冠面积aT和阴影背景面积aZ,注意假设是无遮挡的。地面投影形状是椭圆。,如左图，假设太阳以i角入射半径为r 的球型树冠，则阴影背景面积即是以粗线表示的面积在水平面上的投影：aZ=r2/cosi=r2seci,阴影树冠面积为：,8/17,垂直下视条件下 1 个象元中四分量的面积,假设 1 个象元内有 n棵树，则四分量的面积分别为：,若象元面积为 A，则光照背景面积为：,第 j 棵树的树冠半径为 rj。,9/17,为了反演方便，将遥感成像的森林进行参数化，引入统计数

6、据，即林区单位面积内树木的平均个数，以及树冠平均半径 R。因而存在：,此时，1 个象元中四分量的面积分别为：,m=R2为林木平均郁密度，或称覆盖指数,10/17,垂直下视条件下 象元中四分量的面积比例,将上述AC、AT、AZ、AG四个表达式分别除以象元面积 A，则光照树冠、阴影树冠、阴影背景、光照背景在象元中所占面积比例分别为：,某些文献中，除以A-AG，造成面积比例的表达式不同。,11/17,垂直下视时的冠层反射率,将四分量的面积比例代入前面所述公式：,12/17,如果象元以及各分量反射率已知，由上式可以求出森林的郁闭度R2。上式表明了“即使象元内部处处是朗伯体，象元整体也可能是非朗伯的”。

7、,传统混合象元的朗伯性如何？,任意视角方向下 象元中四分量的面积比例,将前面推出的垂直条件下的四分量面积比例公式推广到任意视角，使其具有更加普遍的意义。,如左图，假设太阳入射方向为 i(i,i)，传感器观测方向为 v(v,v)。通过旋转坐标系，使传感器方向变为垂直，即可借鉴树冠直视时的公式。,13/17,旋转坐标系后，太阳的入射角即变为太阳入射方向 i与传感器观测方向v的夹角，并有：,参考直视时平均每个树冠的光照面积和阴影面积分别为：,我们进而得到任意视角下单个树冠光照和阴影的面积：,14/17,整个区域内共有A 棵树，即全部光照树冠面积合计为：,考虑到区域面积投影到视线垂直方向的平面上，也就

8、是传感器像平面上，即像元面积比地面实际面积小，为Acosv。于是像元内光照树冠面积比例：,同理阴影树冠面积比例：,15/17,作业 1：在稀疏条件下（即照射方向和视角方向无任何遮挡，阴影间也没有重叠），当球型树冠平均半径为 R，单位面积内树木的平均个数为，并且太阳入射方向 i(i,i)与传感器观测方向 v(v,v)已知时，请分别给出阴影背景的面积比例KZ和光照背景的面积比例KG。,16/17,总 结,模型成立的条件：稀疏分布。几何光学模型假设地表被观测地物（不仅限于树冠）有一定的几何形状。本小节采用椭球近似，并通过坐标转换，变为球型，以简化表达式。模型建立的关键是明确光照树冠、阴影树冠、光照背

9、景、阴影背景等四分量的面积比例。模型中引入了林业调查中所关心的、具有实际统计意义的 2 个参量，和R，使反演成为可能。模型还做了 2 个假设：RC、RT、RG、RZ具有朗伯性质；只考虑直射光，忽略天空散射光,17/17,第二章 植被遥感模型,遥 感 物 理,第二节 冠层反射率模型-几何光学模型 Canopy Reflectance(CR)Model Geometric-Optical Model,2.2.1 稀疏分布林冠椭球模型 2.2.2 浓密分布条件下的模型 2.2.3 进一步的讨论,模型条件描述,在实际应用中，我们更多地会遇到树木比较密的林地，此时树木之间在太阳方向和视线方向出现相互遮挡

10、，阴影也可能重叠。本小节即探讨建立这种浓密条件下的模型。,1/17,模型中仍存在四分量，即光照树冠、阴影树冠、光照背景、阴影背景，各分量为朗伯体，林木位于水平地面，并且仍忽略天空散射光的影响。,2/17,布尔模型(Boolean model),利用概率统计方法推导光照（可记为1）和阴影（可记为0）出现的概率。,只考虑地面。假设每个树冠在地面产生的阴影面积为 a，在面积为 S的地面上一共有 n棵树，则没有阴影（即光照）的地面的比例是多少？这是一个概率问题。当存在 1棵树时，阴影比例为a/S，则光照比例为 1-a/S。当存在 2棵树时，光照比例是？,3/17,存在 2棵树时，由于阴影可能重叠，阴影

11、比例不是简单的 2a/S。我们可以换个角度考虑。只有 1棵树时，光照比例，即地面某点不是阴影的概率是 1-a/S；2棵树时，满足前后 2次投射后同时为光照点的概率即为(1-a/S)2，由此可算出此时阴影点概率为 1-(1-a/S)2。依次类推，n棵树时，光照点概率为：(1-a/S)n。上式可以写为：考虑当x很小时：浓密条件下a/S 很小，因此光照点概率可以写为：,e 又出现了！,4/17,n趋于无穷？,引入单位面积内树木的平均个数，存在=n/S，带入上式，即得到光照点概率为，阴影点概率为。,稀疏表达是浓密表达的一阶展开。,上式中，a 是树冠在水平地面投影面积，它与投射方向(,)有关，即太阳方向

12、不同，a 也不同，应写为 a(,)。布尔模型实际上描述了一个间隙概率(gap probability)问题，即在一个离散分布有物体的区域中，要么我们照射（看到）物体(object)，要么我们照射（看到）间隙(gap)，我们照射（看到）间隙的概率等于，其中a(,)为沿照射（视角）方向(,)、单个物体水平投影的平均面积，a(,)即为所有物体沿方向(,)水平投影面积比例的总和。,5/17,布尔模型 在浓密分布林冠中的应用,当我们从（传感器）方向(v,v)看浓密森林时，若每棵树木在水平背景的平均投影面积为a(v,v)，则看到背景的概率为，看到林冠的概率为。,我们前面对布尔模型推导过程中例举的是照射，但

13、间隙对视角方向同样存在。,6/17,将树冠分为光照树冠、阴影树冠，将背景分为光照背景、阴影背景，由此可得四分量面积比例间的关系：,KC、KT、KG、KZ分别为几何光学模型中的四个分量，即光照树冠、阴影树冠、光照背景、阴影背景在象元中所占面积比例。对于照射过程中的间隙概率问题，如果太阳方向为(i,i)，类似地，我们可以得到背景受到光照的概率为，而背景处于阴影的概率为。,7/17,作业 2：当球型树冠平均半径为 R，单位面积内树木的平均个数为，并且太阳入射方向 i(i,i)与传感器观测方向 v(v,v)已知时，请分别给出照射过程和观测过程中的间隙概率的具体表达式。,8/17,光照背景面积比例KG与

14、阴影背景面积比例KZ,背景既被阳光照射，又被传感器看到的概率即为光照背景面积比例。,9/17,如果背景被阳光照射的概率事件与背景被传感器看到的概率事件不相关（相互独立），则联合事件的概率就等于两个独立事件概率的乘积，光照背景的比例为。但是事实上，上述两个概率事件不是相互独立的，同一树冠在照射和视线两个方向上的投影可能有相互重叠。见下图。,10/17,设O(i,v,)为相互重叠的面积，则光照背景的比例为：,球型的表达式如何?当观测方向与照射方向一致时如何?,11/17,KG、KZ与树冠形状有关。,O(i,v,)与两个方向的天顶角、相对方位角(=i-v)有关。其具体表达式与树冠形状有关，而且较为复

15、杂，甚至只能取得近似解，有兴趣者可以查阅相关资料。进而我们可以得到阴影背景的比例：,在光照方向和视线方向同时被遮挡的概率即为光照树冠面积比例。当概率独立时：,12/17,光照树冠面积比例KC与阴影树冠面积比例KT,与前述一样，上述概率事件不独立，表现为上式右边最后一项需要考虑重叠面积，则：,进而我们可以得到阴影树冠的比例：,球型的表达式如何?当观测方向与照射方向一致时如何?,13/17,KC、KT与树冠形状有关。,R=KCRC+KTRT+KGRG+KZRZ,已知各分量表达式后，即可代入下式解算冠层结构：,也有参考文献认为光照树冠面积比例KC与阴影树冠面积比例KT可以通过下述推出：,回忆上一小节

16、，对于球型树冠，在稀疏分布下存在：,对于浓密分布，如果不考虑相邻树冠在对方上产生的阴影或遮挡（由于太阳或传感器天顶角过大，或树冠存在不同高度），KC与KT的具体表达式虽然有变化，它们之间的关系是一样的，即存在：,14/17,哪个结论更合理？,作业 3：在浓密条件下，若不考虑相邻树冠在对方上产生的阴影或遮挡，当球型树冠平均半径为 R，单位面积内树木的平均个数为，并且太阳入射方向 i(i,i)与传感器观测方向 v(v,v)已知时，请分别给出光照树冠的面积比例KC和阴影树冠的面积比例KT。,15/17,若存在相邻树冠在对方上产生的阴影，KT将变大，KC将变小。其产生阴影或遮挡的具体推导过程相当繁复，

17、有兴趣者可以查阅相关资料。,16/17,总 结,布尔模型给出了间隙概率公式，成功地引入 e，使其有可能与辐射传输的解接轨。浓密条件下的模型与树冠的几何形状依然有关；稀疏模型可以看作是浓密模型的近似。以上两小节给出的模型都是很初步的。以上两小节推导的模型除了前面总结中提到的两个假设外，还均假设树冠是刚体，即光线只在树冠表面反射，而没有穿透后的多次散射过程。由于以上两小节推导的冠层反射率与冠层上方入射方向和出射方向均有关系，所以这是一个二向反射模型。,17/17,第二章 植被遥感模型,遥 感 物 理,第二节 冠层反射率模型-几何光学模型 Canopy Reflectance(CR)Model Ge

18、ometric-Optical Model,2.2.1 稀疏分布林冠椭球模型 2.2.2 浓密分布条件下的模型 2.2.3 进一步的讨论,进一步的讨论,前面两小节给出的模型都是比较简单、初步的，通过它们可以掌握冠层二向反射的几何光学模型的大致脉络和思路。但是如果要开展深层次的工作，还需要阅读大量文献，掌握这一领域的最新动态。需要关注的有：,1/4,树冠的非刚体性研究 浓密分布的非随机性研究 核驱动模型研究 树冠遮挡、双向投影重叠、天空散射光等在模型中的复杂表述。,树冠的非刚体性研究,在前面讨论几何光学模型时，我们总是假定树冠是一个不透明的刚体，四分量之间的几何界线十分明显，于是运用几何原理计算

19、出Kg，Kt，Kc、Kz随射线来向、视向以及树冠形状而变的规律就成为合乎逻辑的事情了。然而事实上树冠是一个布满孔隙的半透明实体，孔隙对光的拦截程度在树冠的不同部位存在着明显的差异。因此阴影区与光照区之间的过渡是渐变性的，而不是突变的。Lg、Lt、Lc、Lz 在各自的几何空间中也不是均匀不变，更不是各向同性。此时，就需要把多次散射引入几何光学模型，即融合辐射传输(RT)模型，对几何光学(GO)模型作修正。,2/4,浓密分布的非随机性研究,在前面的讨论中，我们对冠层BRDF反射的计算引用布尔模型解决了浓密条件下，树冠阴影彼此重迭的问题。Boolean原理所讨论的问题必须具有随机性质，也就是说树冠垂

20、直投影面积中心点在空间的分布必须具有随机分布的特征，这样就有一个树冠的投影面积与另一个树冠的投影面积发生部分甚至全部重迭的可能。而观察事实否定了这种情况的存在，因为树冠个体在生长过程中的激烈的竞争，使弱者逐渐死亡，而只有充分获得阳光、水分和营养的个体才能成活，因此树冠之间在空间重迭是很难出现的现象。相反，树冠个体在空间的分布往往具有成因分布的性质，而不具有随机分布性质。,3/4,核驱动模型研究,研究地表二向反射或半球反照率时，必须建立反射模型（如植被区域的冠层反射模型）。由于实际遥感探测时，地表状况非常复杂，很难用一种模型来表达。因此我们可以认为地表反射是多种模型的线形组合，并且为了关注地表方

21、向反射特征，将模型中与方向有关的项和与方向无关的项分开，例如前面谈到的非刚体几何光学模型即可写为：,4/4,其中，f 均为与入射方向i、出射方向v无关的项，而 k 为只与方向有关的项。k 称为核。由于模型的方向特征只与 k，即核的形式有关，因此称为核驱动。,参考文献：,李小文 王锦地，1995，植被光学遥感模型与植被结构参数化，科学出版社。Strahler,A.,Jupp,D.L.B.,1990,Modeling bidirectional reflectance of forest and woodlands using Boolean models and geometric optics

22、,Remote Sensing of Environment,34:153-166.Li.X,Strahler,A.,1985,Geometric-optical modeling of a conifer forest canopy,IEEE Trans,on Geosci.Remote Sens.,23:705-721.Wanner,W.,Li,X.,Strahler,A.,1995,On the derivation of kernels and kernel-driven models of bidirectional reflectance,Journal of Geophysical Research,100(D):21077-21089.,