[发明专利]面向植被生化参数探测的多光谱激光雷达波长选择方法

说明书

本发明提供一种面向植被生化参数探测的多光谱激光雷达波长选择方法，包括对叶片辐射传输模型PROSPECT进行敏感性分析，获取模型叶片结构和各生化参数对预设波长范围内每一波长反射率的贡献度；分别建立模型每个参数的敏感波长序列表格；对PROSPECT模型进行正演，生成模拟光谱数据集；对模拟光谱数据集进行波段空间自相关性分析，检验预设波长范围内任意两两波长组合反射率的相关性；获取多组备选波长组合，通过有针对性的PROSPECT模型反演，检验每组备选波长组合对生化参数的反演精度，根据反演统计参数构建多光谱激光雷达叶片生化参数探测的最优波段子集。本发明可以运用于新型多光谱激光雷达仪器，支持直接同时获取目标地物的彩色激光光谱信息和激光点云空间信息。

技术领域

本发明涉及测绘遥感综合应用技术领域，尤其涉及一种新型多光谱激光雷达波长选择方法。

背景技术

传统的单波长激光雷达技术在快速获取三维空间信息方面具有突出优点。但受制于传统激光雷达的单一波长限制，难以获取有效的地物光谱特征，对植被生长状态的监测能力有限。多光谱激光雷达的出现可以有效弥补这一缺陷。然而，多光谱激光雷达的波长不一定越多越好，更多的波长数目会增加仪器成本和系统复杂度，却不一定增加了有效信息。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于物理模型的面向植被生化参数探测的多光谱激光雷达波长选择方法。

本发明的技术方案提供一种面向植被生化参数探测的多光谱激光雷达波长选择方法，包括以下步骤，

步骤1，对叶片辐射传输模型PROSPECT进行敏感性分析，获取模型叶片结构和各生化参数对预设波长范围内每一波长反射率的贡献度；分别建立模型每个参数的敏感波长序列表格；

步骤2，对PROSPECT模型进行正演，生成模拟光谱数据集；

步骤3，对模拟光谱数据集进行波段空间自相关性分析，检验预设波长范围内任意两两波长组合反射率的相关性；基于任意两两波长组合反射率的相关性，设置后续备选波长组合产生的相关性阈值；

步骤4，针对探测的生化参数及叶片结构参数的敏感波长序列表格，和所设置的波长组合相关性阈值，获取多组备选波长组合；通过有针对性的PROSPECT模型反演，检验每组备选波长组合对生化参数的反演精度，根据反演统计参数构建多光谱激光雷达叶片生化参数探测的最优波段子集。

而且，所述对叶片辐射传输模型PROSPECT进行敏感性分析，包括基于实测植被叶片样本分析假设PROSPECT模型各参数分布情况，考虑叶片生化参数之间较强的相关性，生成能够代表广泛的植被类型及生长状态的叶片结构参数和生化参数含量组合，用于敏感性分析和模型数据生成。

而且，所述对PROSPECT模型进行正演，是基于生成的叶片结构参数和生化参数含量组合，对PROSPECT模型进行正演，生成包含大量模拟光谱的数据集，能够代表广泛的植被类型及生长状态；其中每一条反射光谱的范围为400-2500nm，分辨率为1nm；模拟数据集中的每个样本均包含叶片结构参数和生化参数含量，及相应的范围为400-2500nm分辨率为1nm的模拟叶片高光谱反射率。

而且，步骤3中，对模拟光谱数据集进行波段空间自相关分析，利用模拟高光谱数据和敏感性分析结果，通过设置不同的波段相关性确定系数阈值和叶片结构参数、生化参数敏感波长个数，构建多组备选波段子集，设定波段相关性确定系数阈值支持实现冗余信息的消除。

而且，步骤4中，根据步骤3中模拟叶片反射光谱波段空间自相关性分析设置的波长相关性阈值，根据设计多光谱激光雷达探测波长总个数分配叶片结构参数敏感波长个数、目标生化参数敏感波长个数；执行以下步骤，

(1)调用模型敏感性分析结果中叶片结构参数敏感波长序列表格，选择排序第一的波长作为备选波长组合的一个波长；