趙威成， 馬福義， 呂利娜， 葉 欣

(1.黑龍江科技大學(xué) 礦業(yè)工程學(xué)院， 哈爾濱 150022； 2.東北林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院， 哈爾濱 150040)

0 引 言

隨著遙感技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，遙感估算法已成為植被覆蓋度(Fractional vegetation cover, FVC)估算的主要方法。目前，最常用的模型是線性光譜混合模型，若其像元組分通常只考慮植被和土壤兩種，則該模型被稱為像元二分模型，模型中植被指數(shù)參數(shù)多采用歸一化植被指數(shù)，即NDVI[1]。

研究者們對NDVI的過飽和現(xiàn)象進行了大量的探討，有學(xué)者提出當FVC達到80%～90%時，NDVI接近飽和，甚至有學(xué)者實驗表示當覆蓋度達到60%時，NDVI就已經(jīng)接近飽和了?？紤]到NDVI的過飽和性對植被覆蓋度帶來的影響，筆者利用DVI嘗試改進了像元二分模型，比較并分析兩種模型的反演表現(xiàn)。以具有代表性的MODIS數(shù)據(jù)為對象進行研究，采用Landsat8 OLI傳感器的多光譜影像并利用ProSAIL 模型[2]計算30 m的FVC，升尺度到240 m作為基準數(shù)據(jù)驗證兩種像元二分模型反演結(jié)果。

1 理論模型

1.1 差值植被指數(shù)

差值植被指數(shù)(Difference vegetation index DVI)對土壤背景的變化極為敏感，式中用V表示。

V=N-R,

(1)

式中:N——在landsat8中是第5波段(0.775～0.900 μm)，在MODIS中是第2波段(0.841～0.890 μm)；

R——在landsat8中是第4波段(0.630～0.690 μm)，在MODIS中是第1波段(0.620～0.672 μm)。

1.2 DVI的像元二分模型

設(shè)不同波段的像元亮度值都是由該像元內(nèi)植被的反射亮度和非植被的反射亮度共同貢獻的結(jié)果，那么紅波段(近紅外波段)像元亮度值R(N)可由植被覆蓋部分亮度值RV(NV)和無植被覆蓋部分的亮度值RS(NS)按面積加權(quán)線性組合得到，若像元內(nèi)植被覆蓋度為f，非植被覆蓋度為1-f，則像元亮度值可表達為：

R=f×RV+(1-f)RS

,

(2)

N=f×NV+(1-f)NS

,

(3)

式中：NV——像元二分模型中NDVI的植被覆蓋亮度值；

NS——像元二分模型中NDVI的無植被覆蓋亮度值。

式(3)減去式(2)，整理得到：

V=f×VV+(1-f)VS

,

(4)

(5)

與像元二分模型中NV、NS計算過程[3-4]相似，最終得到VV、VS值，代入表達式(5)中，表達式可改寫為：

(6)

2 實 驗

2.1 研究區(qū)選取

本次研究區(qū)位于內(nèi)蒙古通遼市，地理范圍介于東經(jīng)120°49′10″～121°44′20″，北緯44°23′38″～44°48′44″之間。選取矩形區(qū)域，便于地表覆蓋度的尺度轉(zhuǎn)化。研究區(qū)內(nèi)大部分區(qū)域較為平坦，海拔均值約300 m，地處森林和草原的過渡地帶，原始景觀為榆樹疏林草原，以草原植被為主，森林植被居其次，植被類型主要由干旱草原類型及旱生草本植物構(gòu)成，符合植被覆蓋度多級變化的研究需求，便于不同的覆蓋程度下的對比研究；研究區(qū)左上角有部分山區(qū)，便于不同地形下的對比研究。該研究區(qū)下墊面呈現(xiàn)典型的植被覆蓋度特征，進而為本次研究提供了重要的條件。

選用研究區(qū)2017-08-29 Landsat8 OLI影像，條帶號為121，行編號為29，同時相MODIS L3產(chǎn)品MOD09Q1，行列號為H26、V04。

2.2 研究區(qū)影像預(yù)處理

本次實驗使用了兩種影像，Landsat8 OLI和MOD09Q1影像。

對Landsat8 OLI影像進行了輻射定標，進而進行了大氣校正，在影像上裁剪了矩形研究區(qū)域，所得影像如圖1a所示。MOD09Q1影像投影和Landsat8不一致，為方便比較，對其進行重投影，像素大小設(shè)置為240 m，重采樣方式為最近鄰法[5]。經(jīng)比較，重投影后幾何位置較Landsat升尺度影像差值在0.5個像素內(nèi)，進一步參考Landsat影像范圍對MOD09Q1進行裁剪，所得影像如圖1b所示，可滿足后續(xù)應(yīng)用需要。

圖1 預(yù)處理所得影像數(shù)據(jù)Fig. 1 Preprocessed image data

3 研究區(qū)FVC反演

3.1 研究區(qū)FVC相對真值反演

ProSAIL 輻射傳輸模型耦合了 PROSPECT 葉片光學(xué)特性模型和 SAILH 冠層結(jié)構(gòu)反射率模型。已有研究表明，在藍、綠光范圍的光譜特征對 LAI 的變化敏感度較低，在紅光和近紅外范圍的光譜特征對 LAI (公式中用LAI表示)的變化敏感度較高。

葉面積指數(shù)與植被覆蓋度的轉(zhuǎn)換關(guān)系為：

f=1-e-bGΩLAI

，

(7)

式中：b——葉片反照率的函數(shù)，一般為0.945；

G——葉片投影因子，取值為 0.5；

Ω——聚集指數(shù)，取值為 1。

30 mFVC結(jié)果如圖2a所示。

圖2 研究區(qū)FVCFig. 2 FVC image of study area

然后，按照遙感尺度效應(yīng)原理升尺度聚合到240 m計算出該區(qū)域FVC的相對真值，240 mFVC相對真值結(jié)果[6-8]如圖2b所示。覆蓋度類型劃分如表1所示。

表1 植被覆蓋度類型劃分

3.2 MOD09Q1影像反演FVC

根據(jù)基于NDVI的像元二分模型式和改進后的基于DVI的像元二分模型式6可知，兩種模型的基本形式是一致的，主要區(qū)別是在反演中所使用的植被指數(shù)。按照上述理論模型分析，只要從影像上計算出NDVI(DVI)，求取NDVI(DVI)的最小值NDVImin(DVImin)和最大值NDVImax(DVImax)，就可以利用反演公式，反演出研究區(qū)域的FVC。

具體操作時，NDVImin(DVImin)指的是非植被覆蓋區(qū)域的植被指數(shù)值，NDVImax(DVImax)指的是完全植被覆蓋區(qū)域的植被指數(shù)值。將Landsat8真彩色影像升尺度到240 m，在該影像上進行目視解譯，按照非植被覆蓋區(qū)域和完全植被覆蓋區(qū)域人工圈定ROI作為采樣樣本，樣本盡量均勻分布于整個研究區(qū)，為了避免噪聲的影響，兩類樣本分別按值升序排列并統(tǒng)計累積概率密度，按[5%,95%]置信區(qū)間取值。獲取數(shù)據(jù)如表2所示，反演結(jié)果如圖2c、2d所示。

表2 MOD09Q1影像反演FVC參數(shù)

4 反演FVC結(jié)果

分別基于NDVI和DVI的像元二分模型反演出的FVC結(jié)果和研究區(qū)相對真值目視效果如圖2，相對真值240 mFVC和基于NDVI反演FVC(FVCNDVI)及基于DVI反演FVC(FVCDVI)都有所差異，其中相對來說，基于DVI的反演結(jié)果更接近于相對真值。計算反演結(jié)果最大值、最小值、均值、標準差等統(tǒng)計信息，統(tǒng)計了不同植被覆蓋度類型占比，如表3所示。

表3 不同反演結(jié)果統(tǒng)計信息對比

由表3統(tǒng)計信息對比可知，Landsat8 OLI 反演結(jié)果30 mFVC和升尺度后的240 mFVC有較相似的統(tǒng)計信息，且與MODIS反演結(jié)果FVCNDVI、FVCDVI統(tǒng)計信息相差較大，這一點與尺度效應(yīng)理論是一致的。由升尺度轉(zhuǎn)換原理可知，先反演后聚合升尺度過程中符合物質(zhì)守恒定律，即240 mFVC可作為MODIS反演結(jié)果的相對真值。

FVCNDVI、FVCDVI總體對比，最大值、最小值較為相似，與240 mFVC結(jié)果接近；均值統(tǒng)計顯示差異較大，F(xiàn)VCNDVI為0.762，F(xiàn)VCDVI為0.709，其中FVCDVI均值與240 mFVC均值0.663較為接近，表明FVCDVI、FVCNDVI總體都有高估現(xiàn)象， FVCNDVI高估較為嚴重，這一點與圖2目視解譯結(jié)果一致。由表3覆蓋度類型占比統(tǒng)計可知，在覆蓋度前3個等級中，F(xiàn)VCNDVI、FVCDVI略有差異，與240 mFVC相比總體趨勢相同，各類占比略有不同，可能是由于尺度效應(yīng)的結(jié)果；第Ⅳ級中，F(xiàn)VCNDVI表現(xiàn)優(yōu)于FVCDVI，F(xiàn)VCDVI與相對真值比較高估了11%；第Ⅴ級中，F(xiàn)VCNDVI嚴重高估，達到了26.44%，究其原因可能主要是由NDVI過飽和現(xiàn)象引起的。

3 結(jié) 論

FVCNDVI、FVCDVI在估算無植被覆蓋、低植被覆蓋、中植被覆蓋地表時表現(xiàn)較為一致，中高植被覆蓋時，F(xiàn)VCNDVI表現(xiàn)略優(yōu)于FVCDVI，高植被覆蓋時FVCNDVI有嚴重高估現(xiàn)象。由精度分析結(jié)果看，F(xiàn)VCNDVI、FVCDVI估算無植被覆蓋度和低植被覆蓋時有較高的精度和可靠性。在中植被覆蓋區(qū)域，F(xiàn)VCDVI結(jié)果相對更加可靠。FVCDVI總體表現(xiàn)優(yōu)于FVCNDVI。

另外，本研究選取先反演后聚合的方法對MODIS反演結(jié)果做真實性檢驗，結(jié)果表明，由于尺度效應(yīng)的作用，誤差較大。下一步的研究中，將對如何進行尺度轉(zhuǎn)換獲得可靠的相對真值對地表覆蓋度進行真實性檢驗展開研究。