陳平平 沈橙橙 吳卓琳 鄭夢翔

摘 要 林下植被是森林生態(tài)系統(tǒng)的一個重要組成部分，傳統(tǒng)上的單角度遙感數(shù)據(jù)包含了森林冠層和林下背景兩部分的信息，難以定量評價林下植被。本研究利用MODIS反射率數(shù)據(jù)、角度數(shù)據(jù)和雙向反射分布函數(shù)（BRDF），采用RTLSR核驅(qū)動模型、4尺度幾何光學(xué)模型反演森林背景反射率，分析NDVI的時間變化特征，為定量分析浙江省臨安市森林林下植被生長狀況提供依據(jù)。結(jié)果表明：1）森林植被NDVI具有明顯的時間變化特征，林下植被NDVI和垂直觀測角度植被NDVI都具有相似的季節(jié)性，生長季的NDVI相對其他時間段較高，秋冬季節(jié)降低，并在2月基本達(dá)到最低。2）山核桃林下植被NDVI在第一年的8月到第二年的3月比其他林地的低，在2月的差距最大。垂直觀測角度NDVI，山核桃林的數(shù)據(jù)全年低于其他林地。

關(guān)鍵詞 NDVI；背景反射率；MODIS；山核桃林

中圖分類號：S718.55 文獻標(biāo)志碼：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2018.19.004

森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，在調(diào)節(jié)全球碳平衡、減緩溫室氣體濃度上升等方面發(fā)揮著不可替代的作用。而林下植被作為森林生態(tài)系統(tǒng)的一個重要組成部分，發(fā)揮著維護森林的多樣性、生態(tài)功能穩(wěn)定性和持續(xù)立地生產(chǎn)力方面的作用。由于對林下植被的研究在森林群落分類、立地指示及長期生產(chǎn)力維護等方面發(fā)揮著重要作用，因此日益受到國內(nèi)外科研人員的關(guān)注。多角度遙感觀測包含有大量的植被結(jié)構(gòu)信息，為植被結(jié)構(gòu)參數(shù)制圖提供了非常有效的手段，同時也可應(yīng)用于背景反射率的反演，現(xiàn)有的MODIS傳感器每天對同一地表目標(biāo)從不同的角度進行觀測，形成了“多角度”觀測數(shù)據(jù)，為森林背景反射率反演提供了一個可能的途徑。

本文以浙江省臨安市作為研究區(qū)域，利用MODIS 500反射率數(shù)據(jù)反演不同林種的背景反射率，分析林下植被覆蓋指數(shù)的時間變化特征，為定量分析浙江省臨安市森林林下植被生長狀況提供依據(jù)。

1 研究進展和研究目標(biāo)

1.1 研究進展

傳統(tǒng)的單角度數(shù)據(jù)無法提取植被結(jié)構(gòu)參數(shù)，而通過對地面物體進行多個方向觀測的多角度遙感數(shù)據(jù)能夠反映植被結(jié)構(gòu)信息和地物多維空間結(jié)構(gòu)特征，為定量反演地表參數(shù)提供了新途徑。2007年，Canisius and Chen利用多角度成像光譜輻射計（MISR）的多角度數(shù)據(jù)估算了加拿大曼尼托巴地區(qū)和薩斯徹溫省的森林背景反射率，并分析了其季節(jié)變化。2009年，Pisek and Chen利用MISR星下點和前向45°的反射率數(shù)據(jù)進行了北美地區(qū)背景反射率的提取[1]；之后，Pisek又利用CASI數(shù)據(jù)對加拿大安大略省的一片針葉林區(qū)域提取了森林背景反射率，并使用研究區(qū)臨近區(qū)域相似森林類型的實測數(shù)據(jù)對反演結(jié)果進行驗證[2]。但MISR數(shù)據(jù)的質(zhì)量不高，難以滿足區(qū)域尺度上對背景反射率較高時間分辨率的需求。為了提高背景反射率提取結(jié)果的時間分辨率和空間分辨率，2011年，Pisek等以芬蘭赫爾辛基地區(qū)為研究區(qū)，基于MODIS BRDF參數(shù)模擬星下點和45°觀測天頂角方向的反射率，提取了500 m分辨率的背景反射率，并使用背景反射率實測數(shù)據(jù)對結(jié)果進行了直接驗證[3]，證明MODIS數(shù)據(jù)在林地背景反射率反演研究中具有很大的潛力。

目前，利用MODIS BRDF模型參數(shù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)進行背景反射率反演取得了一定的成果，但應(yīng)用于森林林下植被生長狀況的評估并不多。

1.2 研究目標(biāo)

本文以浙江省臨安市作為研究區(qū)域，擬利用MODIS反射率數(shù)據(jù)、角度數(shù)據(jù)和雙向反射分布函數(shù)（BRDF），采用RTLSR核驅(qū)動模型、4尺度幾何光學(xué)模型（4-scale）反演該區(qū)域森林背景反射率，分析NDVI（歸一化差分植被指數(shù)）的時間變化特征，為定量分析該區(qū)域森林林下植被生長狀況提供依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 研究區(qū)概況

臨安市位于東經(jīng)118°51′～119°52′，北緯29°56′～30°23′，地處浙江省西北部天目山區(qū)，中亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)南緣，該地植物資源豐富，森林覆蓋率達(dá)到71.3%，包括了大面積不同種類的針葉林、闊葉林、竹林等。作為臨安市主要經(jīng)濟林之一，山核桃林具有較高的生長要求，其林下植被受人為干擾明顯，對其背景反射率影響較大。

2.2 數(shù)據(jù)采用

研究所用遙感數(shù)據(jù)包括了MODIS反射率數(shù)據(jù)（紅光、近紅外光）和角度數(shù)據(jù)（太陽天頂角、觀測天頂角和相對方位角，MOD09A1），BRDF產(chǎn)品數(shù)據(jù)（MCD43A1），葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)（MCD15A2H），垂直反射率數(shù)據(jù)（MCD43A4）和土地覆蓋類型數(shù)據(jù)（MCD12Q1），空間分辨率為463.3 m，時間分辨率為8天1景。

2.3 研究過程

第一步，利用MODIS產(chǎn)品數(shù)據(jù)預(yù)處理軟件MRT將3種MODIS產(chǎn)品數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換為TIF格式圖像，然后，采用IDL進行投影轉(zhuǎn)換，提取覆蓋研究區(qū)的數(shù)據(jù)。

第二步，根據(jù)Pisek的研究，將總反射率分為光照冠層、光照背景、陰影冠層和陰影背景4部分[4]，構(gòu)成線性關(guān)系：

R=RTKT+RGKG+RZTKZT+RZGKZG （1）

（1）式中，R為反射率，K為組成百分比，T為樹冠，G為背景，Z為陰影，ZT為陰影樹冠、ZG為陰影背景。

隨著太陽和觀測角度的變化，傳感器所能觀測到的各組分的比例發(fā)生變化，這種比例的變化會帶來觀測的目標(biāo)反射率的差異。對于同一象元來說，天頂方向和另一個觀測方向的反射率可以表示為：

Rn=RTKTn+RGKGn+RZTKZTn+RZGKZGn （2）

Ra=RTKTa+RGKGa+RZTKZTa+RZGKZGa （3）

（2）（3）式中，n為天頂方向，a為前向45°方向；陰影樹冠、陰影背景的反射率RZT、RZG可以表示為相對應(yīng)的光照組分與多次散射因子的函數(shù)，RZT=M×RT，RZG=M×RG，M為多次散射因子，由4尺度幾何光學(xué)模型反演確定，這里取相同值M=0.2。

假設(shè)背景為朗伯體，聯(lián)立公式（2）和（3），可計算背景反射率：

（4）式中，RG為背景反射率，Rn和Ra為利用BRDF數(shù)據(jù)通過RTSLR核驅(qū)動模型計算得到的天頂方向和前向45°方向的二向反射率[5]；四組分比例（KT、KG、KZT、KZG）通過4尺度幾何光學(xué)模型建立的查找表獲取，以提高效率。模型主要輸入?yún)?shù)包括LAI、森林類型、觀測角度、太陽角度和相對方位角等，樹的形狀采用4尺度模型對樹形的假設(shè)；在建立查找表時，LAI變化范圍為0.1～10.0，太陽天頂角SZA和觀測天頂角VZA的變化范圍為0°～70°，相對方位角（PHI）的變化范圍為100°～170°，以0.1°為間隔；樹木密度設(shè)為500， 1 000， 2 000， 3 000和4 000 五個等級；森林類型分為針葉林、闊葉林和混交林三種。

第三步，通過IDL程序在查找表中找到與角度數(shù)據(jù)、LAI及土地覆蓋分類數(shù)據(jù)對應(yīng)的光照樹冠、陰影樹冠、光照背景和陰影背景的比例，將其代入方程（4）得到不同植株密度對應(yīng)的背景反射率。

3 結(jié)果

課題研究區(qū)域的對象為臨安山核桃林的背景反射率，為了便于觀察山核桃林背景反射率時間變化特征，我們提取了研究區(qū)域不同林種的林下NDVI （見圖1）和垂直觀察角度下的NDVI （見圖2）。在變化趨勢曲線對比中，每個林種的NDVI變化趨勢大致相似。但山核桃林從8月份開始，林下植被的NDVI數(shù)值下降趨勢明顯大于其他林種，在來年的2月份明顯下降，并達(dá)到最低值，然后開始上升與其他林種數(shù)值拉近，5月至7月底都基本達(dá)到峰值。在垂直觀測角度下，山核桃林的NDVI總體數(shù)值低于其他林種，在秋季和春季，所有林種的NDVI都有一定幅度的波動，并在2月份出現(xiàn)最低值，山核桃林與其他林地的差距最大。造成這些差異的主要原因是：山核桃林在8月份進入采收季，林農(nóng)會對林下植被進行部分拔除，或者林下張網(wǎng)，以及雨季增加土壤的含水量，這些都會導(dǎo)致背景反射率降低；此外，山核桃林屬于落葉林、經(jīng)濟林，在植被密度上相對于野生林低，植株間有較大間隙，間距大多在4～6 m。因此，在垂直觀測角度下，山核桃林的NDVI全年較低，特別是在秋冬季節(jié)，山核桃樹葉的凋謝使其反射率在較短的時間里快速降低。

4 結(jié)語

本文利用MODIS數(shù)據(jù)，采用RTLSR核驅(qū)動模型、4尺度幾何光學(xué)模型，提取了臨安市2010—2015年林下植被背景反射率，分析其NDVI的時間變化特征，得到以下主要結(jié)論。1）森林植被NDVI具有明顯的時間變化特征，林下植被NDVI和垂直觀測角度植被NDVI都具有相似的季節(jié)性，生長季的NDVI相對其他時間段較高，秋冬季節(jié)降低，并在2月基本達(dá)到最低。2）山核桃林下植被NDVI在第一年的8月到第二年的3月比其他林地的低，在2月的差距最大。垂直觀測角度NDVI，山核桃林的數(shù)據(jù)全年低于其他林地。

參考文獻：

[1] Pisek J， Chen J M. Mapping forest background reflectivity over North America with Multi-angle Imaging SpectroRadiometer （MISR） data[J]. Remote Sensing of Environment， 2009， 113（11）： 2412-2423.

[2] Pisek J， Chen J M， Miller J R， et al. Mapping forest background reflectance in a boreal region using multiangle compact airborne spectrographic imager data[J]. IEEE Transactions On Geoscience and Remote Sensing， 2010， 48（1）： 499-510.

[3] Pisek J， Rautiainen M， Heiskanen J， et al. Retrieval of seasonal dynamics of forest understory reflectance in a Northern European boreal forest from MODIS BRDF data[J]. Remote Sensing of Environment， 2012， 117： 464-468.

[4] Li X W， Strahler A H. Geometric-optical modeling of a conifer forest canopy[J]. IEEE Transactions On Geoscience and Remote Sensing， 1985， 23（5）： 705-721.

[5] Chen J M， Leblanc S G. A four-scale bidirectional reflectance model based on canopy architecture[J]. IEEE Transactions On Geoscience and Remote Sensing， 1997， 35（5）： 1316-1337.

（責(zé)任編輯：丁志祥）