● 文 | .北京大學(xué) .國家減災(zāi)中心 秦其明 孫元亨 張?zhí)碓绰櫨?劉明

一、引言

植被是陸表生態(tài)系統(tǒng)重要的組成部分，利用遙感手段開展植被監(jiān)測已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、林業(yè)和自然資源等關(guān)鍵部門。本文基于高分四號衛(wèi)星（GF-4）數(shù)據(jù)特點，設(shè)計并開發(fā)了GF-4植被參數(shù)反演系統(tǒng)，并以內(nèi)蒙古植被干旱監(jiān)測為例介紹了該系統(tǒng)在植被遙感監(jiān)測中的應(yīng)用，旨在為GF-4衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和植被參數(shù)反演系統(tǒng)的后續(xù)業(yè)務(wù)化應(yīng)用提供借鑒。

二、高分四號衛(wèi)星特點

高分四號衛(wèi)星是中國高分系列衛(wèi)星中唯一的一顆靜止軌道衛(wèi)星，于2015年12月29日成功發(fā)射，2016年6月正式交付使用。中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心負(fù)責(zé)GF-4衛(wèi)星的運營。衛(wèi)星搭載的相機首次采用可見光近紅外與中波紅外共口徑技術(shù)，實現(xiàn)可見光/紅外共用一個口徑，在進(jìn)行拍攝時，相機還提供全色、紅、綠、藍(lán)、近紅外等五種濾鏡切換服務(wù)。

表1顯示了GF-4衛(wèi)星有效載荷（面陣凝視相機）各個譜段的相關(guān)參數(shù)。植被參數(shù)反演主要采用藍(lán)光、綠光、紅光、近紅外四個波段提供的數(shù)據(jù)，其光譜響應(yīng)函數(shù)如圖1所示。

表1 GF-4衛(wèi)星有效載荷技術(shù)指標(biāo)

圖1 GF-4衛(wèi)星藍(lán)光、綠光、紅光和近紅外波段的光譜響應(yīng)函數(shù)

三、高分四號植被參數(shù)反演系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)

GF-4植被參數(shù)反演系統(tǒng)的功能主要是實現(xiàn)包括植被指數(shù)、植被覆蓋度和葉面積指數(shù)三種植被參數(shù)的遙感反演產(chǎn)品的生產(chǎn)。針對植被參數(shù)反演系統(tǒng)的功能與遙感產(chǎn)品生產(chǎn)要求，系統(tǒng)模塊設(shè)計在邏輯上構(gòu)成三層結(jié)構(gòu)：圖像管理與處理層，主要包括GF-4衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)管理與特征參數(shù)反演所需的通用基本圖像處理功能；植被參數(shù)反演層，包括三種植被參數(shù)的遙感反演與產(chǎn)品生產(chǎn)涉及的功能模塊；可視化表現(xiàn)層，包括為客戶提供各功能模塊的訪問與可視化的各模塊。

在系統(tǒng)設(shè)計完成后，針對GF-4衛(wèi)星數(shù)據(jù)特征參數(shù)反演模塊，編制軟件開發(fā)規(guī)范，旨在統(tǒng)一組件開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)規(guī)范及代碼規(guī)則，采用規(guī)范的組件技術(shù)和程序設(shè)計語言進(jìn)行編程，實現(xiàn)并完善 “基于GF-4衛(wèi)星數(shù)據(jù)的特征參數(shù)反演系統(tǒng)”。

植被參數(shù)反演層是整個系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)的重點。根據(jù)應(yīng)用要求，系統(tǒng)提供的植被指數(shù)功能包括歸一化植被指數(shù)（NDVI）、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（SAVI）和增強型植被指數(shù)（EVI）三種具體植被指數(shù)反演模塊。植被覆蓋度功能包括了基于NDVI計算植被覆蓋度的模塊、基于像元二分法計算植被覆蓋度的模塊。葉面積反演功能包括基于統(tǒng)計模型構(gòu)建的植被葉面積指數(shù)（LAI）模塊與基于物理模型反演LAI模塊。反演植被參數(shù)的各個模塊與植被參數(shù)反演系統(tǒng)的關(guān)系見圖2。

圖2 GF-4植被參數(shù)反演模塊與系統(tǒng)的關(guān)系

利用高分四號遙感數(shù)據(jù)，基于本系統(tǒng)生產(chǎn)植被參數(shù)產(chǎn)品過程中，植被指數(shù)模塊的輸入為GF-4地表反射率產(chǎn)品，輸出為對應(yīng)單一時相的植被指數(shù)結(jié)果。其中，NDVI子模塊支持對同一地區(qū)時序影像的讀取，系統(tǒng)通過雙向反射分布函數(shù)（BRDF）和MVC合成算法計算得到這一時段的NDVI合成結(jié)果。植被覆蓋度模塊的輸入為基于單一時相GF-4地表反射率計算得到的NDVI產(chǎn)品。模塊分別采用植被指數(shù)（NDVI）模型與像元二分模型實現(xiàn)植被覆蓋度的計算，其中像元二分模型適用于中高緯度地區(qū)，植被指數(shù)模型適用于低緯度地區(qū)。葉面積指數(shù)模塊不同算法所需的輸入產(chǎn)品并不相同。統(tǒng)計模型構(gòu)建的LAI模塊，輸入則為基于單幅GF-4地表反射率計算得到的NDVI產(chǎn)品；基于物理模型反演LAI，直接輸入原始GF-4地表反射率產(chǎn)品，通過查找表獲取LAI遙感產(chǎn)品。

四、高分四號衛(wèi)星植被遙感應(yīng)用

2016年入夏以來，內(nèi)蒙古出現(xiàn)持續(xù)高溫少雨天氣，特別是東部地區(qū)尤為嚴(yán)重，錫林郭勒盟以東的盟市平均氣溫較常年偏高1°～2°，7月下旬以來高于35°的天數(shù)多達(dá)10多天；呼倫貝爾市的局部地區(qū)氣溫高達(dá)44.1°，突破歷史極值。同時降水量較常年減少35%～75%，入汛兩個多月來幾乎沒有有效降水，8月上旬降水量不足10mm，較常年少80%～100%，為歷史最低。持續(xù)高溫干旱造成嚴(yán)重旱災(zāi)。根據(jù)民政部國家自然災(zāi)害災(zāi)情報送系統(tǒng)統(tǒng)計，此次旱災(zāi)共造成呼倫貝爾市、赤峰市、通遼市、錫林郭勒盟、興安盟、烏蘭察布市、包頭市、巴彥淖爾市、阿拉善盟等9個盟市59個旗縣區(qū)438.8萬人受災(zāi)，176.7萬人因干旱需生活救助，農(nóng)作物受災(zāi)面積2910千公頃，其中絕收832千公頃，草場受災(zāi)面積31079千公頃，直接經(jīng)濟損失139.5億元。

為此，國家減災(zāi)中心利用GF-4衛(wèi)星等遙感數(shù)據(jù)對呼倫貝爾、錫林郭勒盟和赤峰等地2016年6—8月的干旱狀況進(jìn)行監(jiān)測，通過不同時相NDVI圖對比揭示了內(nèi)蒙古等地域的干旱演變（見圖3），2016年入夏后，內(nèi)蒙古錫林郭勒、呼倫貝爾等地植被指數(shù)逐步減少，7月下旬開始牧草、農(nóng)作物等長勢越來越差。尤其是8月中上旬，部分地區(qū)植被受旱最為嚴(yán)重。2016年內(nèi)蒙古干旱地區(qū)不同時相NDVI差值對比進(jìn)一步揭示了干旱致災(zāi)程度與旱災(zāi)空間分布（見圖4）。分析結(jié)果顯示：受長期無顯著降水，以及8月初罕見高溫天氣的影響，呼倫貝爾市與錫林郭勒盟之間草原大面積遭受旱災(zāi)。GF-4衛(wèi)星數(shù)據(jù)的高時間分辨率與高空間分辨率的特性，明顯提高了監(jiān)測大面積干旱方面的能力。

圖3 2016年6—8月NDVI圖對比揭示了內(nèi)蒙古草原的干旱演變

圖4 內(nèi)蒙古干旱地區(qū)不同時相NDVI差值對比圖揭示了干旱致災(zāi)程度與空間分布

五、結(jié)束語

GF-4衛(wèi)星植被參數(shù)反演系統(tǒng)的實現(xiàn)，提高了我國減災(zāi)部門應(yīng)對旱災(zāi)的能力，使用效果驗證了GF-4衛(wèi)星在大范圍植被遙感的應(yīng)用潛力，也為我國利用國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)資源反演植被產(chǎn)品提供了新的技術(shù)支撐。目前GF-4衛(wèi)星植被參數(shù)反演系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)產(chǎn)品已在農(nóng)作物長勢監(jiān)測以及生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中得到實際應(yīng)用。