基于Sentinel-2影像与PROSAIL模型参数标定的玉米冠层LAI反演

叶面积指数(LAI)与植被光合作用、蒸腾作用、生物量的形成等有密切联系,是玉米长势监测、灾害胁迫监测、产量预测等重要参数之一,也是辐射传输模型、作物生长模型等机理模型的一个重要参数.Sentinel-2卫星是"全球环境与安全监测"计划的第二颗卫星,具有较高的时空分辨率,且具有红边波段,其可见光和近红外波段的分辨率为10m,是农业遥感应用的理想数据源.PROSAIL辐射传输模型是遥感反演玉米冠层LAI的有效途径,然而在反演中存在输入参数不确定性大、调参困难、病态反演、速度慢等问题.模型的参数标定能够获取观测反射率及不确定性范围内的参数取值,提供丰富准确的参数信息,降低模型反演过程中的偏差.为探索参数标定在玉米冠层LAI反演中的应用,研究以Sentinel-2A卫星影像为数据源,使用马尔可夫链蒙特卡洛方法(MCMC)对PROSAIL模型进行参数标定,通过加入5％ 的观测光谱不确定性,获取各参数在不确定性范围内的后验取值概率分布,以优化反演过程中的参数设置,提高LAI反演精度.研究结果表明:(1)PROSAIL模型对可见光和近红外波段较为敏感的输入参数有LAI、叶片叶绿素含量及结构系数,将此三个参数作为查找表反演中的可变参数能够有效地进行LAI的反演,反演精度的决定系数达0.7以上.(2)MCMC方法能够对PROSAIL模型进行参数标定,获取研究区内玉米各参数取值分布信息,参数后验分布与实际情况接近,表明利用MCMC方法进行参数标定可行有效.(3)通过参数标定可以有效提高LAI的反演精度,在降低反演偏差和异常值方面尤为明显,参数标定优化后的反演平均偏差由原先的20％ 降低至8％,同时估算精度由76％ 提高至90％.研究结果表明:利用MCMC进行PROSAIL模型参数标定,能够提高PROSAIL模型的LAI反演精度,降低反演偏差,为利用PROSAIL辐射传输模型提高作物冠层参数反演精度提供借鉴.