典型植被群落结构和光谱参数季节变化的多尺度实验研究

本项目期望基于无人直升机遥感观测平台，改变平台的观测高度及测量方式，对北京地区典型植被类型，针对实际存在的多种植被混合（乔、灌、草）样地，进行地面点 观测、直升无人机高空间分辨率观测和卫星平台像元观测，分别获取不同尺度下典型植被对象的结构参数（盖度、叶面积指数、个体和群体聚集指数等），同时获取相应的波谱参数（叶片、土壤和冠层光谱），最终形成地面尺度、无人直升机遥感平台和卫星遥感数据三个尺度典型植被类型的多尺度多参数科学数据集。项目实施结果一方面可以积累在植被遥感领域急需的有效的多尺度科学基础数据，另一方面通过长期的连续观测，建立遥感波谱参数和植被结构参数时间变化规律，对植被结构参数和波谱参数随时间和空间尺度扩展规律进行更深入、客观的研究。

本项目以北京地区典型植被群落为研究对象，选择实际存在的多种植被混合（乔、灌、草）样地，利用地面观测、无人直升机遥感观测和卫星遥感观测等不同技术手段，分别获取不同尺度下典型植被对象的结构参数。主要研究成果如下：.（1）研究假设选择3个尺度：地面点观测尺度（1m-10m）,研究对象确定，获得的数据可以通过多次测量取平均值的方法提高精度，无人机平台尺度（1mm-1cm），卫星平台尺度（10m-1000m），更大范围内的植被群落参数估计可以通过地面测量和遥感测量通过统计估计获得。.（2）研究结果表明：利用地面抽样方法进行估算不同尺度区域内的植被盖度参数时，植被盖度参数估计误差服从二项分布，从而可以严格计算出抽样法得到的地面植被盖度的精度。其他采用抽样法进行区域参数估算的误差估计也可以参照植被盖度的方法进行分析；.（3）地面实测方法的对比分析表明：植被群落构成的地面场景组成主要包含5个组分：光照土壤、光照植被、阴影土壤、阴影植被和耀斑。通过高空间分辨率无人机平台搭载传感器，分辨率在亚厘米级别时，可以完成对植被群落精细组成结构的快速分类；植被群落结构参数随着待研究区域范围的不断增大，误差会变小，当估算区域远远大于特征尺度(10倍以上)时，植被群落估计误差平稳；.（4）植被群落构成的地面场景中，光照植被和光照土壤组分的信息量比较强，能够利用常规的数字图像处理方法进行参数计算。但是阴影土壤和阴影植被组分的信息比较弱，通过双曝光法和光照面彩色投影法增强阴影中土壤和植被的光谱信息， 增强后的图像，植被和土壤能够在辐射量上具有好的一致性；.（5）对北京地区典型植被群落样方多尺度连续观测，得到了农作物、园地果树、林地草地完整一年的植被覆盖度变化曲线，同时对比了30m、250m和1km尺度上盖度参数年变化特点，基于此，建立了北京地区月平均植被覆盖度的高时间和高空间分辨率数据集合。.总而言之，通过植被群落场景的构成研究表明：相同地物由于在三维场景中的所处的位置不同，导致在遥感观测数据中相同地物辐射能量不同，利用地物目标的本征特性，结合传感器的响应特征，通过选择合适的目标光谱参照空间，通过信息空间投影方法消除这种辐射能量的不一致性，提高植被群落遥感参数估算的精度。