劉 菊，廖靜娟，沈國(guó)狀

(1.中國(guó)科學(xué)院對(duì)地觀測(cè)與數(shù)字地球科學(xué)中心，北京 100094;2.中國(guó)科學(xué)院研究生院，北京 100049)

基于全極化SAR數(shù)據(jù)反演鄱陽(yáng)湖濕地植被生物量

劉 菊1，2，廖靜娟1，沈國(guó)狀1

(1.中國(guó)科學(xué)院對(duì)地觀測(cè)與數(shù)字地球科學(xué)中心，北京 100094;2.中國(guó)科學(xué)院研究生院，北京 100049)

鄱陽(yáng)湖是中國(guó)最大的淡水湖，也是國(guó)際重要濕地，對(duì)其生物量進(jìn)行長(zhǎng)期、定量研究有助于加深對(duì)區(qū)域乃至全球碳平衡的認(rèn)識(shí)和理解。探討了利用全極化Radarsat－2 C波段數(shù)據(jù)反演鄱陽(yáng)湖濕地生物量的方法，改進(jìn)了基于輻射傳輸理論的植被冠層散射模型，模擬了C波段濕地植被的后向散射特性;應(yīng)用極化分解技術(shù)，增加了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并用后向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP)算法，反演了鄱陽(yáng)湖濕地植被生物量。與野外實(shí)測(cè)生物量比較的結(jié)果表明:將改進(jìn)的植被冠層散射模型和全極化分解得到的后向散射系數(shù)引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，能夠有效降低生物量反演誤差;全極化SAR數(shù)據(jù)在生物量反演中具有廣闊的應(yīng)用前景。

生物量;植被冠層散射模型;全極化分解;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);Radarsat－2

0 引言

濕地植被作為陸地生態(tài)系統(tǒng)中的重要組成部分，在全球變化進(jìn)程中起著舉足輕重的作用。濕地植被生物量是指某一時(shí)刻、單位面積的濕地范圍內(nèi)實(shí)存植物的總重量，通常用鮮重或干重表示。濕地植被生物量是衡量濕地固碳能力的重要指標(biāo)，因此濕地植被生物量的反演具有重要意義。

利用遙感技術(shù)進(jìn)行生物量反演，數(shù)據(jù)源的選擇很重要。應(yīng)用光學(xué)遙感數(shù)據(jù)可以提取植被指數(shù)等與生物量有較大相關(guān)性的信息，通過(guò)建立這些信息與生物量的相關(guān)關(guān)系模型或回歸模型來(lái)反演生物量［1－3］。但一些研究發(fā)現(xiàn)，植被茂盛區(qū)域的圖像存在光譜飽和現(xiàn)象，影響了生物量反演的精度［4－5］。與光學(xué)遙感相比，雷達(dá)遙感具有波長(zhǎng)更長(zhǎng)、穿透性更強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，再加上全天時(shí)、全天候獲取數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，為植被實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)提供了有力保障［6］。研究發(fā)現(xiàn)，雷達(dá)后向散射系數(shù)與各植被參數(shù)之間存在一定的相關(guān)性［7－9］，其中與生物量之間常表現(xiàn)為復(fù)雜的非線性關(guān)系［10－12］。也有學(xué)者嘗試將光學(xué)和微波遙感數(shù)據(jù)相結(jié)合來(lái)反演植被參數(shù)，探討提高反演精度的途徑［13－15］。然而，當(dāng)自變量間存在多重共線性或相關(guān)關(guān)系時(shí)，基于統(tǒng)計(jì)分析的經(jīng)驗(yàn)和半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头椒ǘ即嬖谝欢ǖ木窒扌?。楊沈斌在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)回歸分析之前，對(duì)影響后向散射的各植被參數(shù)進(jìn)行了主成分分析，發(fā)現(xiàn)雷達(dá)后向散射對(duì)水稻生物量和葉面積指數(shù)敏感［16］;張遠(yuǎn)等通過(guò)建立水稻冠層散射模型模擬植被后向散射特性，利用遺傳算法反演了水稻生物量［17］。隨著雷達(dá)遙感向全極化發(fā)展，極化特征參數(shù)也逐漸被用于反演地表環(huán)境生物物理參數(shù)。Sauer等人通過(guò)對(duì)POLSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行Freeman－Durden分解，利用二次散射和體散射分量進(jìn)行生物量反演［18］;張遠(yuǎn)通過(guò)改進(jìn)微波冠層散射模型，模擬了L波段水稻后向散射特性，并通過(guò)植被生物物理參數(shù)間接反演得到生物量［19］。

本文改進(jìn)了水稻冠層散射模型，根據(jù)野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，將植被結(jié)構(gòu)分層，對(duì)地表環(huán)境進(jìn)行了重新構(gòu)建，并將后向散射模擬值和Freeman－Durden極化分解得到的散射分量引入BP算法，反演得到了鄱陽(yáng)湖濕地植被生物量。

1 研究區(qū)概況

鄱陽(yáng)湖位于江西省北部，是中國(guó)最大的淡水湖，也是國(guó)際重要濕地之一，面積約3000 km2，其主導(dǎo)植被類型為灰化苔草［20］。受典型亞熱帶季風(fēng)氣候的影響，鄱陽(yáng)湖是一個(gè)季節(jié)性湖泊，水位的交替變化影響了濕地植被的生長(zhǎng)條件，進(jìn)而影響植被生物量的變化。研究區(qū)位置如圖1所示。

圖1 研究區(qū)位置示意圖(Google Earth)Fig.1 Sketch map of study area location on Google Earth

2 數(shù)據(jù)源

遙感數(shù)據(jù)為1景C波段精細(xì)全極化Radarsat－2圖像，入射角 31.3°～33.0°。在對(duì)該圖像進(jìn)行Freeman－Durden極化分解之前，首先對(duì)其進(jìn)行輻射定標(biāo)和3像元×3像元的Enhanced Lee濾波;然后對(duì)得到的體散射、二次散射及面散射分量圖像進(jìn)行幾何糾正(本文采用二次多項(xiàng)式變換模型，用最鄰近像元法進(jìn)行像元重采樣);最后，利用手持GPS中存儲(chǔ)的野外采樣點(diǎn)地理坐標(biāo)，提取出圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)的后向散射值。

圖2 濕地植被生物量反演方法流程Fig.2 Flow chart of wetland vegetation biomass retrieval

野外數(shù)據(jù)采集于2011年4月7—10日，獲取時(shí)間基本與SAR數(shù)據(jù)同步。此時(shí)的濕地植被正處于生長(zhǎng)頂峰時(shí)期，生物量達(dá)到最大值。采樣點(diǎn)分布在鄱陽(yáng)湖湖區(qū)中部的偏西部位(圖1)，采樣點(diǎn)間距為3 m，樣點(diǎn)大小為0.5 m×0.5 m的地塊;共收集54組采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)，每組取3個(gè)隨機(jī)采樣點(diǎn)的均值。采集的草樣在烤箱中持續(xù)12 h進(jìn)行恒溫(100℃)烘干，最終獲取其干重，之后將收集的各個(gè)參數(shù)進(jìn)行單位換算，統(tǒng)一為單位面積(即1 m2范圍內(nèi))。

3 研究方法

首先，通過(guò)改進(jìn)基于輻射傳輸?shù)闹脖还趯幽Ｐ停?9，21－22］，分析濕地植被的后向散射特性，通過(guò)比較采樣點(diǎn)的模型模擬值和圖像提取值，來(lái)驗(yàn)證模型的可行性;然后，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建了散射分量(體散射、二次散射、面散射)及后向散射系數(shù)(HH，VV，HV)與植被生物量的映射關(guān)系，最終實(shí)現(xiàn)了鄱陽(yáng)湖濕地植被生物量反演與制圖，具體流程如圖2所示。

3.1 植被散射模型及后向散射特性

由于研究區(qū)內(nèi)植被密度較大(圖3左)，下墊面接受和反射C波段電磁波分量很少［23－24］。為了便于構(gòu)建植被冠層后向散射模型，需要對(duì)地表?xiàng)l件進(jìn)行簡(jiǎn)化和假設(shè)［25－27］。在改進(jìn)植被冠層后向散射模型過(guò)程中，本研究假設(shè)研究區(qū)內(nèi)植被種類單一，均為灰化苔草。苔草分為葉子層和莖稈層(圖3右①—④為電磁波與植被的作用方式)。

圖3 濕地苔草(左)及其散射模型簡(jiǎn)化示意圖(右)Fig.3 Cares cinerascens in Poyang Lake wetland(left)and schematic diagram of the model(right)

本研究將電磁波與植被的相互作用分為4種方式(圖3):①苔草直接后向散射;②入射波經(jīng)苔草層衰減到達(dá)下層水面，再由水面反射到苔草層后射出;③入射波經(jīng)苔草層散射到達(dá)水面后，經(jīng)水面反射和草層衰減而射出;④雷達(dá)波束經(jīng)苔草層衰減到達(dá)水面，再由水面反射到苔草層，經(jīng)苔草層的后向散射作用返回水面，再次經(jīng)水面反射和苔草層的衰減而射出。基于電磁波和植被的相互作用機(jī)制，在輻射傳輸方程的一階解中，將總的后向散射量表達(dá)為

式中:σleaf和σstem分別為葉子和莖稈的體散射分量;σleaf－ground和 σstem－grond分別為葉子、莖稈與地表的二次散射分量;σground是地表直接后向散射分量。

在以往的植被冠層散射模型中，將植被冠層視為球形分布，但研究區(qū)苔草葉子呈豎立生長(zhǎng)，不同高度上莖葉夾角不同，不同方位上回波強(qiáng)度不同。因此，本文利用概率分布函數(shù)(probability of distribution function，PDF)擬合葉子的幾何分布。由于苔草葉片被視為長(zhǎng)窄橢圓形，葉片與莖稈夾角α的余角定義為葉傾角β(β=90°－α)。PDF函數(shù)如圖4所示。

圖4 苔草葉傾角概率密度分布函數(shù)Fig.4 PDF of the taicao leaf orientations

擬合計(jì)算公式為

從改進(jìn)模型的后向散射模擬值和圖像提取值對(duì)比結(jié)果(圖5)可以看出:二者之間具有良好的一致性，誤差在1 dB以內(nèi)，大部分誤差在 0.2～0.5 dB之間，表明改進(jìn)的模型能夠較真實(shí)地反映濕地苔草植被后向散射特性;圖像提取和模型模擬的3種極化方式(HH，VV，HV)后向散射值跨度均為6 dB左右，表明不同采樣點(diǎn)的地表特性差異明顯。

圖5 后向散射系數(shù)σ°的模擬值和圖像值對(duì)比Fig.5 Comparison between backscattering coefficients simulated by model and extracted from image

研究區(qū)內(nèi)湖泊和河叉分布密集，下墊面含水量很高，在水分充足的情況下，同種植被在同一時(shí)間內(nèi)含水量變動(dòng)較小。但受下墊面成分、結(jié)構(gòu)和營(yíng)養(yǎng)條件等影響，植被高度、密度等卻存在較大差異，后向散射系數(shù)與植被各結(jié)構(gòu)參數(shù)間的敏感性分析結(jié)果如圖6所示。

圖6 后向散射系數(shù)與植被結(jié)構(gòu)參數(shù)間的敏感性分析Fig.6 Sensitivity analysis of vegetation structure parameters and backscattering coefficients

從圖6可以看出:后向散射系數(shù)隨著植被高度、葉片長(zhǎng)度、莖稈半徑的增加而上升，但密度對(duì)其影響較小，后向散射系數(shù)保持相對(duì)穩(wěn)定。這是由于植被密度較大，生長(zhǎng)茂盛期不見(jiàn)裸露地表或者水面，后向散射系數(shù)對(duì)密度值存在飽和現(xiàn)象所致。

3.2 全極化Freeman－Durden分解

根據(jù)Freeman－Durden極化分解模型，將植被和地表相互作用的散射機(jī)制分解為面(或單次)散射、二次散射和體散射［28，30］3部分。對(duì)3個(gè)散射分量進(jìn)行彩色合成(圖7)，可以發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)以體散射為主，建筑物和淺灘多見(jiàn)二次散射，水體主要是單次散射(面散射)。

圖7 Freeman－Durden分解合成圖像(R:二次散射量;G:體散射量;B:面散射量)Fig.7 Composite image of Freeman － Durden polarimetric decomposition

3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建

濕地植被生物物理參數(shù)(高度、密度、生物量等)與雷達(dá)后向散射系數(shù)之間呈非常復(fù)雜的非線性關(guān)系，而多元回歸分析要求各變量之間無(wú)相關(guān)性，遙感數(shù)據(jù)的各波段間的相關(guān)性無(wú)法滿足這一要求。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既可以實(shí)現(xiàn)多元回歸函數(shù)擬合，又不要求變量具有獨(dú)立性，因此可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)反演生物量［31］。

本文BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層采用logsig函數(shù)為傳遞函數(shù)，輸出層采用purelin函數(shù)為傳遞函數(shù)。隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)根據(jù)

計(jì)算［32］。式中:k為訓(xùn)練樣本數(shù);i，j分別為輸入和輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)。以此計(jì)算得到隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為30。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用梯度下降法，用traingd函數(shù)訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)輸出層設(shè)計(jì)為1個(gè)神經(jīng)元，輸出目標(biāo)為生物量。

4 結(jié)果及分析

用5組數(shù)據(jù)對(duì)生物量進(jìn)行反演，各組數(shù)據(jù)的具體組合如表1所示。

表1 不同輸入數(shù)據(jù)組合及其生物量反演誤差Tab.1 Combination of input data for BP artificial neural network and biomass retrieval error

圖8(a)—(e)分別為5組輸入數(shù)據(jù)的模擬值與實(shí)測(cè)值的對(duì)比結(jié)果。其中，圖 8(a)—(c)和(d)—(e)分別代表神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入3個(gè)和6個(gè)變量時(shí)生物量的反演結(jié)果。

圖8 生物量反演值和實(shí)測(cè)值對(duì)比Fig.8 Comparison of biomass retrieval and measured values

可以看出，隨著輸入變量個(gè)數(shù)的增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演誤差有所降低。與應(yīng)用表1a—c組數(shù)據(jù)反演結(jié)果相比，應(yīng)用d，e兩組數(shù)據(jù)的反演結(jié)果誤差均有明顯降低，其中e組數(shù)據(jù)在5組數(shù)據(jù)中橫截距和均方根誤差均為最小，說(shuō)明反演精度最高。因此，本文選用e組數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最終反演得到研究區(qū)濕地植被生物量(圖9)。

圖9 研究區(qū)生物量反演圖Fig.9 Biomass retrieval map of study area

5 結(jié)論

本文基于Radarsat－2 C波段全極化數(shù)據(jù)，利用改進(jìn)的植被散射模型模擬了濕地植被HH，HV，VV極化方式下的后向散射特性，并通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法反演得到研究區(qū)生物量。結(jié)論如下:

1)輻射傳輸方程一階解的植被散射模型為反演生物量提供了理論和技術(shù)支撐。模型輸出有利于分析植被各生物物理結(jié)構(gòu)參數(shù)的后向散射特性，為反演植被參數(shù)提供了新的方法和思路。

2)Freeman－Durden極化分解技術(shù)建立在3分量散射模型基礎(chǔ)上，分解結(jié)果較直觀地顯示了不同地物后向散射特征，同時(shí)也為生物量反演算法增加了約束變量。

3)植被散射模型簡(jiǎn)化了地表環(huán)境，直接建立了植被與雷達(dá)波束相互作用散射機(jī)制，因此，后向散射系數(shù)模型模擬值與全極化分解分量組合的反演結(jié)果精度高于HH，HV，VV極化圖像后向散射系數(shù)與全極化分解分量組合的反演結(jié)果。

研究過(guò)程中，仍存在問(wèn)題需要進(jìn)一步改善:植被散射模型對(duì)植被種類多樣區(qū)域不適用，同時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)黑箱模型，無(wú)法顯示輸入輸出變量之間的關(guān)系，植被各結(jié)構(gòu)組分對(duì)生物量的影響有待進(jìn)一步研究。

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Retrieval of Wetland Vegetation Biomass in Poyang Lake Based on Quad－polarization Image

LIU Ju1，2，LIAO Jing － juan1，SHEN Guo － zhuang1
(1.Center for Earth Observation and Digital Earth Chinese Academy of Sciences，Beijing 100094，China;2.Graduate University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China)

The Poyang Lake is the largest freshwater lake in China as well as an internationally important wetland.Long－term quantitative study of vegetation biomass in this area helps deepen our understanding of regional and global carbon balance.The authors investigated the approach and method of Radarsat－2C－Band quadpolarization imagery for biomass retrieval in wetland vegetation.The vegetation canopy scattering model was modified and used to simulate the backscattering characteristics.Polarization decomposition was adopted to prepare the testing data with the model output for BP neural network.After obtaining the retrieval values of vegetation biomass，the values were compared with the filed －measured values.The results show that the introduction of the output data of vegetation canopy scattering model and polarimetric decomposition technique to the BP neural network algorithm could reduce the retrieval error effectively，and that the Quad－polarization imagery has broad application prospect in the field of biomass retrieval.

biomass;vegetation canopy scattering model;polarization decomposition;BP neural network;Radarsat－2

TP 79

A

1001－070X(2012)03－0038－06

2011－03－12;

2011－04－05

中國(guó)科學(xué)院對(duì)地觀測(cè)與數(shù)字地球科學(xué)中心主任科學(xué)基金項(xiàng)目(編號(hào):Y1ZZ05101B)資助。

10.6046/gtzyyg.2012.03.08

劉 菊(1986－)，女，碩士研究生，主要從事極化雷達(dá)數(shù)據(jù)處理及信息提取。E－mail:liu_ju@126.com。

(責(zé)任編輯:刁淑娟)