[发明专利]一种基于荧光遥感的植被冠层阴阳叶检测方法

说明书

本发明公开了一种基于荧光遥感的植被冠层阴阳叶检测方法，包括：对目标遥感影像进行精确的几何校正和辐射标定；构建并计算荧光遥感植被识别指数；利用K‑Means法，计算得到植被空间分布图；采用空间运算法，获得仅包含植被信息的遥感影像图；构建并计算植被阴阳叶荧光指数；利用遥感非监督分类法提取植被冠层阴阳叶信息，获得一幅植被阴阳叶空间分布图。本发明最大程度地消除了非植被背景信息对植被冠层阴阳叶检测结果的影响，提高了阴阳叶检测的准确度和可靠性；同时，有效地解决了植被冠层阴阳叶区分的问题，检测精度高，操作过程简单、灵活，且不限植被类型，人工干预少，自动化程度高，具有较强的普适性，易推广应用。

技术领域

本发明涉及一种基于荧光遥感的植被冠层阴阳叶检测方法，属于生态农业、生态建设、生态环境保护、灾害监测等应用领域。

背景技术

在自然光照条件下，因叶片所处位置及周边环境的差异，植被冠层中被太阳光直射到的叶片部分常称为“阳叶”，未被太阳光直射到的叶片部分称为“阴叶”。植被冠层阴阳叶信息的获取是有效测算植被光能利用效率、精确监测植被生理生态状况及作物长势的重要指标参量，可为植被光合作用研究、生产力的估算、植被与大气间的气体交换以及生态系统固碳功能评估提供必要的基础信息。

通常，植被冠层的阳叶和阴叶吸收辐射的能力不同，阳叶能够吸收到达植被冠层的直接辐射和散射辐射，阴叶仅能吸收散射辐射，阳叶光合速率随光强的增加会出现“午休”现象，阴叶往往处于光亏缺而光能利用率较高，因此，阴叶和阳叶光能利用率存在明显的差异；而且阳叶和阴叶具有不同的光截获能力、不同的温度和湿度，气孔的传导率也就不同，从而导致叶片光合作用差异较大；在晴朗干燥的天气条件下，阳叶的温度有时要比阴叶高几度，因此忽略这种温度差异可能会偏估冠层的感热通量和显热通量等参数；植被阴阳叶面积在一天中呈现动态变化，但在任意时间、任意高度的冠层内阳叶面积总是小于阴叶面积，导致冠层内上、下层及阴、阳叶对太阳辐射不同组分的吸收和利用能力存在较大差异，同时总辐射变化与散射辐射比例变化对光合作用的影响也不同。植被冠层中阴阳叶在不同组分的光辐射条件下会造成它们之间形态、结构和生理特征的差异，因此非常有必要考虑阴、阳叶对植被生长的综合影响。

在植被与大气交换的研究中，Sellars等提出的应用较多的基于大叶模型思想的光能利用率模型，假设冠层GPP随入射的太阳辐射线性増加，未考虑不同位置叶片对直接和散射辐射吸收和利用的差异，不加区别地用平均叶片辐射吸收来表示冠层吸收，结果会导致GPP估算值出现系统性低估低值和系统性高估高值的“跷跷板”现象。Monsi和Saeki等学者很早就意识到了区分阳叶和阴叶对估算冠层光合作用的重要性，为了解决这些问题，Hetal.等提出了两叶光能利用率模型，将冠层叶片分为阳叶和阴叶两部分，考虑两者在吸收太阳福射和光能利用率方面的差异，提高了GPP估算的精度。然而，在模型应用中，植被冠层阴阳叶信息往往取的是经验值而不是实际值，只能表明阴阳叶对应用分析的重要性，但无法得以具体应用。

目前，植被阴阳叶区分的方法大体可以分为两类：一类是传统的照相法或称为地面实测法，另一类是遥感估测法。第一类传统的照相法是采用相机对目标样方进行拍摄，然后利用图像处理技术和相关算法进行阴阳叶的检测区分，虽然精度较高，但是不同类型植被冠层阴阳叶比例差异悬殊，甚至同类型植被即使距离很近，其冠层阴阳叶比例也有一定差异，一个样方或几个样方数据结果不具有大范围的代表性，并且需要大量的人工操作，可操作性较差，不易推广应用。另一类基于遥感的估测法，该类方法现有研究非常少，在已有的方法中人工干预多，不确定性大，并且对植被类型又有一定的限制，应用范围窄，普适性较差。在实际应用中，仍然采用第一类传统的方法，利用固定的数值代表一种植被类型的阴阳叶信息，或在一定假设下利用一个平均值代表整个植被冠层，进而代入到模型中或作为一个参量信息，进行参与计算和分析应用，导致具体分析结果的精度大大降低。

发明内容