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1、第12卷第2期地球信息科学学报Vol112,No122010年4月JOURNALOFGEO2INFORMATIONSCIENCEApr1,2010基于LandsatTM和ENVISATASAR数据的鄱阳湖湿地植被生物量的反演1,21王庆,廖静娟(1.中国科学院对地观测与数字地球科学中心,北京100101;2.中国科学院研究生院,北京100049)摘要:作为湿地生态系统的重要组成部分,湿地生物量是衡量生态系统健康状况的关键指标。由于光学遥感对植被垂直分布探测的局限,使得植被指数反映生物量变化的灵敏度下降。利用C波段SAR反演
2、生物量时,对于低中等生物量,含水量高的湿地地表的后向散射对总雷达后向散射的影响会在雷达图像上出现类似光学遥感中“异物同谱”的现象。本文用光学遥感中NDVI、RVI和DVI三种植被指数对生物量变化的敏感性,利用改进的MIM2ICS模型,对湿地植被各散射分量进行模拟分析,建立符合湿地植被类型的各散射分量模拟数据库,以LandsatTM和EnvisatASAR交替极化数据为基础,选择植被指数DVI=0145为阈值,将湿地植被分割为低叶片密度植被区和高叶片密度植被区,分别应用统计回归模型和半经验微波散射模型,对两个区域植被生物量进
3、行反演。最9后,得到整个鄱阳湖湿地生物量为211×10kg。研究表明,对于生物量动态范围较大的地区,采用光学和雷达遥感相结合可以有效地提高湿地植被生物量反演的精度,克服光学遥感探测植被垂直分布能力有限和雷达遥感受背景影响大的不足。关键词:湿地;生物量;植被指数;后向散射系数;散射模型1引言主成分变量与实地量测数据的线性关系模型进行了生物量信息的估算,反演出了沉水植物地上部[4]湿地作为地表各圈层相互作用的关键地带,分的生物量;黎夏等人在建立雷达后向散射系是全球环境变化的敏感区和生物多样性最丰富的数与红树林湿地植被生物量间的
4、估算模型基础上基因信息库。湿地植被是湿地生态系统的重要组运用遗传算法确定了模型中的参数,并反演了珠[5]成成分,在维持生态系统结构和功能方面起到十江三角洲地区的红树林生物量。Moreau等应用分重要的作用。其中,湿地植被生物量是指单位ERS数据在内陆、水岸边和山间高原地区建立了面积湿地范围内存在的湿地植物的总重量,常以植被生物量湿重(HTB)和干重(DTB)与雷达后向湿重或干重表示。散射系数间的对数回归模型,获得了研究区域的[6]基于传统方法进行湖泊湿地植被生物量估算生物量。COSTA等应用Radarsat21和JERS2
5、1数时,存在费时费力,受干扰因素多,估算精度低据结合野外测量数据对亚马逊下游的水生植被生[7]等缺点。随着遥感数据源的增多和遥感反演方法物量变化进行了估算。此外,Attema等,Ulaby[8]的发展,相关学者利用光学遥感和合成孔径雷达等人提出了不同类型植被散射模型如适用于农(SAR)数据对湿地植被生物量进行了反演研究。作物估产的Cloud模型和适用于模拟森林散射及其[1]如王树功等总结了湿地植被生物量测算的方法生物量反演的MIMICS模型。[2]与研究进展,李仁东等应用LandsatETM数据中光学遥感反演植被生物量,主
6、要是利用植被ETM4通道光谱反射率与生物量之间具有显著的相在红光与近红外波段的光谱反射率间的差异,组[3]关性,建立了线性回归反演模型;Zhang借助合成植被指数来建立反映植被生长状况的因子,Landsat5TM影像,使用可见光、近红外波段及其通过植被生物量与植被指数间的统计关系建立数收稿日期:2009-06-04;修回日期:2010-02-05.基金项目:中国科学院知识创新工程重要方向性项目(KZCX22YW2313)和863计划(2006AA12Z122)资助。作者简介:王庆(1986-),男,在读硕士研究生,主要从事
7、SAR数据信息提取,极化SAR数据处理和微波遥感应用等方面的遥感应用研究。E2mail:wangqing_rs@1631com2期王庆等:基于LandsatTM和ENVISATASAR数据的鄱阳湖湿地植被生物量的反演283学模型。但建模时,需考虑该植被指数对生物量表1ASAR数据获取的时间及相应参数变化的动态范围及相关性大小。SAR反演生物量Tab11Thedatesandparametersoftheacquired与光学遥感相比受到的干扰因素更多ASARdata,除了自身系统参数外,还有植被的结构、含水量及高度,时间轨
8、道刈幅扫描方向极化方式以及植被下垫面地表土壤的含水量、粗糙度等影042012200726589IS4ASCENDINGHH/HV响。但SAR侧视成像及其波长较长,对植被观测042042200726632IS6ASCENDINGHH/VV[5,10-12]042062200726653IS6DESCEND
