基于四分量光学物理模型的叶面积指数反演方法

摘要

基于四分量光学物理模型的叶面积指数反演方法，涉及叶面积指数反演方法，它为了解决现有二分量物理模型未能准确描述遥感图像植被覆盖像元的真实组成而导致物理模型模拟结果不准确的问题，它包括具体步骤如下：所述四分量光学物理模型为：步骤一、由遥感图像成像条件与森林类型特点确定四分量光学物理模型中的输入参数；步骤二、设L值按0.1步长递增，根据所述L值及其对应的R₄建立查找表，由此建立叶面积指数与植被冠层反射率数据一一对应关系；步骤三、采用均方根误差优化技术游历查找表，使均方根误差最小时所对应的叶面积指数即为最优叶面积指数，并将该最优叶面积指数作为反演结果。适用于准确地描述遥感图像植被覆盖。

主权项

1.基于四分量光学物理模型的叶面积指数反演方法，其特征是,它包括具体步骤如下：所述四分量光学物理模型为：$R_4=R_{\infty ,t}K{\int }_{-1}^0(e^{\mathrm{KLh}}-e^{\mathrm{KLh}}{e}^{\mathrm{\alpha Lh}})\mathrm{Ldh}+R_{\infty ,\upsilon }K{\int }_{-1}^0{e}^{\mathrm{KLh}}{e}^{\mathrm{\alpha Lh}}\mathrm{Ldh}$$+R_s{e}^{-\mathrm{\alpha L}}{e}^{-\mathrm{KL}}+R_{\mathrm{sz}}(e^{-\mathrm{KL}}-e^{-\mathrm{KL}}{e}^{-\mathrm{\alpha L}})---\left(2\right)$其中，α、K均为消光系数：K=(2/π)L[(β_v-π/2)cos θ_f+sinβ_vtan θ_vsin θ_f ]，α=(2/π)L[(β_s-π/2)cos θ_f+sinβ_stan θ_vsin θ_f]，R₄为四分量光学物理模型模拟的植被冠层反射率，R_∞,υ为植被光照面反射率，R_∞,υt为植被阴影面反射率，R_sz为土壤阴影面反射率，R_s为土壤光照面反射率，θ_v表示视线天顶角，θ_f表示叶子法线天顶角，θ_s为太阳天顶角，L为叶面积指数，h为相对光学高度，h的取值范围从-1到0；β_v=arccos(-cotθ_vcot θ_f)，β_s=arccos(-cotθ_scot θ_f)；步骤一、根据待处理的遥感图像数据的遥感图像成像条件与森林类型特点确定四分量光学物理模型中的输入参数：R_∞,υ、R_∞，υt、R_sz和R_s均为实地测量获得，θ_v、θ_f、θ_s、α和K均由遥感图像成像条件确定，R₄只与L的变化相关；所述遥感图像数据中包括六幅图像信息；为植被-土壤体系所构成的混合像元中光照植被所占比例，为植被-土壤体系所构成的混合像元中阴影植被所占比例，e^-αLe^-KL为植被-土壤体系所构成的混合像元中光照土壤阴影面所占比例，e^-KL-e^-KLe^-αL为植被-土壤体系所构成的混合像元中土壤光照面所占比例；步骤二、设L值按0.1步长递增，根据每个L值通过四分量光学物理模型模拟对应的得到一个R₄的值，根据所述L值及其对应的R₄建立查找表，所述查找表由四分量光学物理模型模拟的六幅不同波段图像的植被冠层反射率，叶面积指数构成，由此建立叶面积指数与植被冠层反射率数据一一对应关系；步骤三、采用均方根误差优化技术游历查找表，使均方根误差最小时所对应的叶面积指数即为最优叶面积指数，并将该最优叶面积指数作为反演结果。