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植被是水文循环的生物圈的重要组成部分,为其他生物的生存提供了必要的有机物质。水是植被体内的主要成分,是控制植物光合作用、呼吸作用和生物量的主要因素之一。植被含水量(VWC)的动态变化反映了植物自身的许多基础生物物理过程,如温度自调节、叶片蒸腾和细胞膨胀等,这些过程与全球碳、水和能量循环过程息息相关。绿色植物的光合作用为生态系统运行提供了能源动力,决定了一个生态系统的形态结构。研究VWC的遥感估算方法对于理解水文循环和维持生态系统平衡有重要意义。本文第一部分内容评价和改进了草地VWC的遥感估算方法。首先利用2017年和2018年内蒙古草地VWC实测值,评价基于归一化植被指数(NDVI)的一元线性模型和指数函数模型估算草地VWC的不确定性,之后改进了原有模型的回归系数;其次根据草地类型重新构建了VWC与NDVI之间的关系,使VWC的估算误差(RMSE和ubRMSE)由0.078kg/m~2降低到0.047kg/m~2。本文结果将有助于提升对草地VWC遥感估算方法的认识,以及不确定性归因。本文第二部分内容分析和评价了玉米VWC遥感估算方法。本文联合Sentinel-1和Sentinel-2数据,得到C波段VV和VH极化雷达后向散射系数、NDVI、归一化红外指数(NDII)、水分胁迫指数(MSI)和全球植被水分指数(GVMI)。在光学植被指数中,NDVI估算精度最高(R~2=0.76,RMSE=1.20kg/m~2,ubRMSE=1.15kg/m~2,Bias=-0.33kg/m~2)。在雷达遥感中,VV和VH极化后向散射系数对VWC的估算精度差别不大,整体表现为植被生长前期误差较大,在植被生长后期误差有所降低。当VWC大于4kg/m~2时,光学植被指数都已经饱和,已不具有估算VWC的能力。当VWC为4kg/m~2-6kg/m~2时,VV和VH极化后向散射系数与VWC仍然具有良好的相关性(R~2=0.46和R~2=0.36)。根据光学植被指数和后向散射系数的特点,本文提出了一种联合NDVI与后向散射系数(VV或VH极化)的VWC估算方法,预期解决光学植被指数过早饱和与雷达在植被生长前期受土壤背景散射影响较大的问题。结果显示:NDVI+VV和NDVI+VH估算精度相当,NDVI+VV的VWC估算中R~2=0.81,RMSE=0.97kg/m~2,ubRMSE=0.97kg/m~2,Bias≈0kg/m~2;NDVI+VH的VWC估算中R~2=0.80,RMSE=0.98kg/m~2,ubRMSE=0.98kg/m~2,Bias≈0kg/m~2。同时,VWC分段精度统计结果表明:当VWC为0kg/m~2-4kg/m~2时,推荐使用NDVI估算VWC;当VWC为4kg/m~2-6kg/m~2时,推荐使用NDVI+VH估算VWC;当VWC大于6kg/m~2时,推荐使用NDVI+VV估算VWC。为了分析联合光学植被指数和雷达后向散射系数的VWC估算误差特征,利用PROSAIL模型和水云模型(WCM)模拟了不同土壤水分、土壤表面粗糙度和植被条件下的光谱反射率和雷达后向散射系数,分别对本文光学方法和雷达方法进行误差分析,得到的结论与本文的结论一致,解释了NDVI与后向散射系数结合提高估算精度的原因,证明本文结论是可靠的。分析结果还表明联合光学与雷达遥感方法虽然整体上提高了VWC估算精度,但建议对特定生长期的玉米单独使用光学植被指数或后向散射系数进行VWC的估算。