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基于無人機平臺的熱點多視角森林冠層高光譜圖像采集與應(yīng)用

更新時間:2023-05-19點擊次數(shù):1672

題目

基于無人機平臺的熱點多視角森林冠層高光譜圖像采集與應(yīng)用

應(yīng)用關(guān)鍵詞

多角度、高光譜、無人機、植被指數(shù)

背景

森林的各種結(jié)構(gòu)和功能參數(shù)與陸地生態(tài)系統(tǒng)的物質(zhì)和能量循環(huán)過程密切相關(guān)。因此,森林理化參數(shù)的定量反演對于監(jiān)測森林生長、研究全球物質(zhì)和能量循環(huán)過程具有重要意義。高光譜圖像的每一個像素包含了地物空間屬性的幾何信息和數(shù)百個連續(xù)波段的詳細光譜信息,這些信息使得理化性狀的高精度監(jiān)測成為可能。近年來,各種無人機(Unmanned aerial vehicle, UAV)的發(fā)展,為高光譜數(shù)據(jù)采集提供了一個低成本平臺。

不同角度獲得的森林冠層光譜比單角度數(shù)據(jù)能提供更多的結(jié)構(gòu)特征信息。當觀測方向和光照方向與森林冠層重合時,冠層熱點出現(xiàn),雙向反射曲線上出現(xiàn)一個峰值。當觀測方向與太陽方向一致時,沒有任何遮擋效應(yīng)時,觀測到的亮度值達到最大。冠層熱點的強度和性質(zhì)隨表面紋理和冠層結(jié)構(gòu)的變化而變化,這為發(fā)現(xiàn)冠層結(jié)構(gòu)的重要信息提供了可能。

熱點可以從主平面的后向散射方向觀測到,其中冠層反射率隨視角變化較大。一些基于衛(wèi)星的傳感器已被設(shè)計用于實現(xiàn)多角度觀測。然而,在太陽主平面上獲取光譜具有挑戰(zhàn)性,且空間分辨率較粗。與衛(wèi)星平臺相比,機載平臺可以采集太陽主平面內(nèi)空間分辨率更高的多角度光譜數(shù)據(jù)。此外,還可以使用測角儀進行多角度觀測,以準確控制觀測角度。然而,這些系統(tǒng)僅限于在低高度的植被冠層中使用。

基于UAV的多角度高光譜系統(tǒng)具有合適的地面采樣距離和較高的空間分辨率,這使得基于UAV的方法在森林冠層水平上研究森林雙向特征具有重要價值。因此,本研究的目標是(1)開發(fā)一種基于UAV平臺的多角度高光譜觀測方法;(2)進一步探討不同觀測天頂角(View zenith angles, VZAs)對森林冠層反射率、NDVI、EVI和PRI的影響。

試驗設(shè)計

南京大學張乾副研究員團隊使用的高光譜成像系統(tǒng)為安裝在六懸翼無人機(M600 Pro, 大疆)上的Gaiasky-mini2-VN(江蘇雙利合譜)。Gaiasky-mini2-VN系統(tǒng)由四部分組成,包括用于獲取高光譜圖像的光譜儀(V10E, Specim),用于拍攝圖像的相機(Lt365R, Lumenera),鏡頭(HSIA-OLE18, Specim)和步進電機(ZOLIX SC300, 北京卓立漢光儀器有限公司)。光譜儀詳細情況如表1所示。飛行試驗在中國河北省塞罕壩進行,其優(yōu)勢樹種為樟子松、白樺和落葉松。第一次飛行于上午在樟子松(ZZS_a)地塊進行。第二次飛行于上午在另一個樟子松(ZZS_b)地塊進行。第三次飛行于上午在落葉松(LYS)地塊進行的。第四次飛行于上午在白樺(BH)地塊進行。

表1 光譜儀詳細情況

具體多角度操作流程如表2和圖1所示:

(1) UAV起飛后,在空中H處懸停,并在地面鋪上一塊灰色布。在垂直點拍攝灰布影像。

(2) UAV被調(diào)整至相同的高度H,通過調(diào)整VZA來尋找熱點,直到熱點位于圖像的中心。然后得到一個圖像,即熱點圖像。這個位置(圖1中的A)被設(shè)定為本次飛行的起點。

(3) UAV水平旋轉(zhuǎn)180度,保持VZA不變。然后,UAV從起點移動一定距離,并在找到暗點時停止。然后拍攝另一張圖像,即暗點圖像。這個位置(圖2中的B)被設(shè)定為這條飛行路線的終點。

(4) 起點和終點之間的距離被分為7段。UAV每次從終點到起點水平移動一定距離。到達C時調(diào)整VZA,并拍攝一張圖像。

(5) 重復步驟4,得到其他五個角度的圖像。

表2 多角度觀測飛行規(guī)范。BW、FW和ND分別表示后向、前向和垂直點觀測值。



圖1 無人機多角度觀測原理圖。點A和點B分別是一個飛行路徑的起點和終點。A(熱點, 紅線)、H、G、F為后向觀測位置。B(暗點, 綠線)、C、D為前向觀測位置。E為垂直點觀測位置(藍線)。

對UAV平臺收集的數(shù)據(jù)進行預處理,包括大氣校正、輻射校準和幾何校正。然后計算光譜指數(shù),包括NDVI,EVI和PRI,計算公式如下所示。

圖片8.png

(1)

圖片9.png

(2)

圖片10.png


(3)

結(jié)論

在VZA相同的情況下,從后向視角拍攝的照片比從前向視角拍攝的照片更亮。例如,圖2a中VZA為40度(B40°)的后向照片比VZA為40度(F40°)的前向照片更亮。此外,在ZZS_a、ZZS_b、LYS、BH圖中,所有后向照片都比前向照片更亮,并且存在熱點照片比同一圖中的其他照片看起來更均勻的現(xiàn)象。ZZS_a、ZZS_b、LYS、BH圖的垂直點照片與前向照片差異不大。


圖2 由Gaiasky-mini2-VN系統(tǒng)內(nèi)置相機拍攝的照片。A、B、C、D分別為ZZS_a、ZZS_b、LYS、BH圖。VZA前面的字母“B"表示后向觀測,“F"表示前向觀測。

圖3為不同地塊的高光譜RGB圖像及不同VZAs對應(yīng)的反射率曲線。冠層越均勻,熱點越亮。ZZS_a圖和ZZS_b圖的熱點形狀比LYS圖和BH圖的熱點形狀更接近圓形,這是由于冠層間和冠層內(nèi)間隙大小分布有差異。與其他3個樣地的熱點面積相比,BH樣地的熱點面積較小,這是因為BH樣地的冠層較稀疏,增加了觀測到的反射率低于森林冠層的概率。由于傳感器在熱點處可以接收到更多的光照樹葉輻射,因此熱點處的反射率比任何方向的反射率都高,而越靠近暗點反射率越低,且反射率的值隨VZAs的變化而變化。而在近紅外波段,4個樣地的垂直點反射率值在0.3左右,介于暗點和熱點之間,說明多角度反射率比單角度反射率能提供更多的信息。

圖4可以看出4個站點前向觀測的PC(percentage changes)值幾乎為負,說明前向觀測的反射率低于垂直觀測。4個站點后向觀測的PC值基本為正,表明后向觀測的反射率高于垂直點觀測。因此,不同觀測方向反射率的變化趨勢為后向>垂直點>前向。與近紅外波段相比,可見光區(qū)PC值更大,說明可見光區(qū)BDR效應(yīng)比近紅外區(qū)更強。


圖3 4個站點不同VZAs的高光譜RGB圖像和冠層反射率


圖4 在四個垂直點上不同VZAs下不同波長反射率的pc

圖5顯示了來自ZZS_a圖的不同VZAs的NDVI圖像。越靠近熱點,NDVI值越小。相反,離熱點越遠,NDVI值越大。熱點圖像的NDVI均值在7個VZAs中最小,同時VZA不同觀測方向的后向NDVI均值要小于前向NDVI均值。圖6顯示了不同地塊NDVI隨不同VZAs的變化。ZZS_a圖的NDVI最大值在F33°,最小值位于熱點處。ZZS_b圖的NDVI最大值在F33°,最小值位于熱點處。LYS圖的NDVI的最大值和最小值分別在暗點和熱點。與LYS圖相似,BH圖NDVI的最小值在熱點處,與LYS圖不同,BH圖NDVI的最大值不在暗點處(F35°),而是在F27°。與其他三個圖一樣,BH圖前向觀測的NDVI值大于后向觀測的NDVI值。

從整體上看,從暗點到熱點,NDVI值逐漸減小,無論是闊葉林還是針葉林,熱點處反射率值都最小。熱點處紅色波段反射率大于近紅外波段反射率。與熱點相比,其他VZAs的NDVI值變化較小,說明熱點對NDVI的影響較大。由此可以得出結(jié)論,后向觀測VZAs對NDVI的影響較大,前向觀測VZAs對NDVI的干擾較小。


圖5 ZZS_a圖中不同VZAs的NDVI圖像

圖片15.png


圖6 不同樣地NDVI隨VZAs的變化規(guī)律

EVI作為NDVI的代理可以消除土壤背景和氣溶膠的影響,增強植被信息。但EVI和NDVI在熱點附近的變化趨勢相反(圖7),說明至少在熱點方向上,EVI和NDVI可能包含不同的信息。在LYS圖中,EVI從暗點到熱點呈現(xiàn)先增大后減小再增大的趨勢。與ZZS_a圖和ZZS_b圖一樣,BH圖前向觀測的EVI值小于后向觀測值。在圖7中,前向觀測的EVI值基本沒有變化。與NDVI相反,無論闊葉林還是針葉林,熱點區(qū)EVI值均最大。因此可以得出結(jié)論,后向觀測VZAs對EVI的影響較大,而前向觀測VZAs對EVI的影響較小。

PRI對葉黃素的變化非常敏感,可用于指示光合光利用速率或碳同化效率,為評估短時間內(nèi)的LUE(light use efficiency)變化提供了直接方法。然而,PRI與LUE之間的關(guān)系不僅受植被冠層結(jié)構(gòu)和植物生理特征的影響,還受觀測幾何(太陽-目標-傳感器角)的影響。圖8展示了不同樣地PRI隨VZAs的變化規(guī)律??梢钥吹剑诓煌^測方向上相同VZA下,后向PRI均值小于前向PRI均值。與ZZS_b圖進行比較,ZZS_a圖的PRI值在不同VZAs上有較大的波動趨勢。ZZS_a和ZZS_b的PRI值高于LYS,并且BH的PRI值比ZZS_a、ZZS_b和LYS的值要低。因此,多角度數(shù)據(jù)可以通過PRI來表達森林冠層的差異。

圖片16.png

圖7 不同樣地EVI隨VZAs的變化規(guī)律

圖片17.png

圖8 不同樣地PRI隨VZAs的變化規(guī)律

綜上所述,在本研究中,我們采用UAV高光譜成像系統(tǒng)的半自動多角度觀測方法,獲得了清晰的多角度高光譜圖像,特別是熱點視圖。結(jié)果表明,冠層熱點對森林反射率、NDVI和EVI有較大影響。冠層反射率和EVI值在熱點處最大,NDVI值在熱點處最小。此外,闊葉林和針葉林的熱點效應(yīng)相似。然而,雖然熱點對PRI沒有明顯影響,但VZAs對PRI有很大影響。我們的發(fā)現(xiàn)對目前和未來利用多角度高光譜影像反演森林功能和結(jié)構(gòu)參數(shù)具有重要意義。

作者信息

張乾,博士,南京工業(yè)大學測繪科學與技術(shù)學院研究員,碩士生導師。

主要研究方向:多角度觀測與算法;葉綠素熒光及植被指數(shù);植被生態(tài)遙感;生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)。

參考文獻:

Zhang, X., Qiu, F., Zhan, C., Zhang, Q., Li, Z., Wu, Y., Huang, Y., & Chen, X. (2020). Acquisitions and applications of forest canopy hyperspectral imageries at hotspot and multiview angle using unmanned aerial vehicle platform. Journal of Applied Remote Sensing, 14(2).



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