基于多模型多数据源的塔里木河下游胡杨林结构参数反演

The lower Tarim River is affected seriously by human disturbance activity , Populus Euphratica Forest as dominant species of desert degraded seriously. This project uses the multi-angle MISR, multi spectral LandSat8 OLI and WorldView as the data source, BRDF model as the theoretical basis, using GO (geometrical optics model), Spectral unmixing and DART 3D simulation of natural scene as basic research method, on the basis of field investigation, combined with the UAV mapping structure. The structure parameters(height, density, crown width and coverage) of Populus euphratica forest in the lower Tarim River are inverted and mapped. In this paper, we need to solve the problem of extracting and describing the anisotropic reflection characteristics of the background components of forest in the arid area, and modify the GO model to adapt to arid environment . This research has important theoretical, practical and social significance, at the same time, as a specific case study of remote sensing application in arid area, has important scientific significance for the development and validation of BRDF model and multi-angle remote sensing research.

塔里木河下游作为受到人类扰动最为严重的区域之一，以胡杨为主要建群种的荒漠河岸林退化明显。本项目采用多角度数据源MISR,多光谱数据源LandSat8 OLI和WorldView，以二向反射模型为理论基础，使用GO(几何光学模型)，混合像元分解和DART 3D自然场景模拟为基本研究方法，在野外样方调查的基础上，结合无人机测图，对塔里木河下游胡杨林的结构参数（高度，密度，冠幅和覆盖度）进行反演和制图。本项目需要解决干旱区环境中，林下背景组分的各向异性反射特征的定量提取和描述，以及修改GO模型以适应干旱环境下参数反演两个重要问题。此研究对塔里木河流域生态治理具有重要的理论，实践与社会意义,同时，作为干旱区植被遥感定量研究的具体事例，对验证和拓展BRDF模型以及多角度遥感应用研究具有重要的科学意义。

本项目研究解决干旱区环境中，塔里木河下游胡杨林的结构参数（高度，密度，冠幅、覆盖度和地上生物量）的遥感反演和制图问题。最终，采用无人机、高分遥感和多角度卫星遥感为技术手段，以二向反射模型为理论基础，使用几何光学模型，混合像元分解和面向对象影像分析技术等研究方法，在单木尺度、林分尺度和区域尺度上达成了相应的目标。.主要的研究成果包括：（1）使用多源遥感技术进行胡杨识别和结构研究。倾斜摄影测量方式获取的数据精度最好，树高与实测值的R2为0.9002，RMSE为0.4457 m；冠幅R2为0.8403，RMSE为0.6815 m；密度R2为0.9405，RMSE为4.25株。提出一种自适应窗口最大值算法来分析处理无人机获取的冠层高度数据，可以取得更高的精度，R2为0.8341。使用多源卫星和多时相数据有效提高胡杨识别准确度最高到95.16%。.（2）系统总结了使用高分遥感技术获取林分尺度的胡杨林结构信息的技术方法。使用3505个胡杨样本特征带入PACE树高回归模型得到预测树高，R2为0.66，RMSE为0.9426m。在1公顷的尺度上进行比较，冠幅、树高、密度和覆盖度的R2分别为0.6902、0.6318、0.8601和0.8862，RMSE分别为：0.691 m、0.566 m、9.638 trees·hm-2和2.8 %。在 100 m 尺度上，地上生物量回归模型 R2 为 0.851。 高分辨率卫星遥感数据的地上生物量估算结果高估了 22%～26%，其误差主要来自于树冠生物量部分。.（3）研究并总结了使用多角度卫星遥感技术获取区域尺度的胡杨林结构信息的技术方法。 基于多角度卫星遥感（MISR）和无人机（UAV）摄影测量技术, 使用简单几何光学模型（Simple Geometric-Optical Model, SGM）与广义简约梯度法（Generalized Reduced Gradient，GRG）优化方法，反演获取塔里木河下游胡杨林主要结构信息；使用幂函数模型时，覆盖度、树高、林分密度、冠幅的R2分别为0.80、0.53、0.55、0.30。.此研究作为干旱区植被遥感定量研究的具体事例，对拓展无人机、高分遥感以及多角度遥感应用研究具有重要的科学意义。同时，对塔里木河流域生态治理具有重要的理论，实践与社会意义。