定量遥感考试

1定量遥感的定义定量遥感是利用遥感器获取的地表地物的电磁波信息，在先验知识和计算机系统的支持下，通过数学的或物理的模型将遥感信息与观测地表目标参量联系起来，定量地反演或推算出某些地学、生物学及大气等目标参量的技术。2定性遥感与定量遥感比照A定性遥感的主要目的是地物分类，遥感制图等；而定量遥感的目的是准确获取目标地物的参量。B定性遥感多采用图像增强、彩色合成等技术，利用监督分类、非监督分类等技术进行影像的判读等；定量遥感那么更多的是利用建模与反演技术进行参数的获取。C定性遥感对辐射定标、大气校正的精度要求不高；而这两个过程的精度是影响定量遥感的主要因素。3定量遥感研究内容A辐射定标：遥感器定标是指建立遥感器每个探测元件所输出信号的数值量化值与该探测器对应像元内的实际地物辐射亮度值之间的定量关系。B大气校正：大气校正是消除遥感图像在大气传输中所引起质量退化的一种图像处理方法。C定量遥感模型及反演：遥感模型是从抽取遥感专题信息的应用需要出发，对遥感信息形成过程进行模拟、统计、抽象或简化，最后用文字、数学公式或者其他的符号系统表达出来。分物理模型、统计模型和半经验模型.D混合像元问题E尺度问题：四个尺度:制图尺度或地图尺度地理尺度分辨率运行尺度尺度效应〔名词解释考〕：当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时，分析结果也随之变化的现象。在定量遥感中，不同像元大小会产生不同的分析结果。F多角度遥感:是指从两个以上的观测方向对下垫面进行观测，从不同的视角获取地表物信息.可获得更为详细可靠的地表三维空间信息，可以提高地表目标物的解译精度和参数反演的准确度；4定量遥感面临的主要问题.1方向性问题：二向性反射是自然界中物体对电磁波反射的根本宏观现象．即反射不仅具有方向性，这种方向性还依赖于入射的方向。.2尺度效应与尺度转换问题：尺度转换：是指将某一尺度上所获得的信息和知识扩展到其他尺度上的过程互易原理失效的条件:(判断)在像元尺度上，空间均匀的入照产生空间不均匀的反射，且明暗两区之间串线不对称，那么互易原理在像元尺度上失效。.3反演的策略与方法：前向建模问题：星体上的传感器可测参数与目标状态参数间建立某种函数关系。反演问题：根据观测信息和前向物理模型，求解或推算描述地面实况的应用参数(或目标参数)病态反演问题：由于遥感信息的有限性、相关性和地表状况的复杂多变，使得在遥感实践中往往只能得到少量观测数据，却要估计复杂多变地表系统的当前状态。因而遥感的许多反演问题本质上是“病态〞的，是“无定解〞的问题。病态反演思路：①先验知识的积累和在反演中的表达和利用;②分阶段目标决策,即对数据空间和参数空间进行屡次分割。.4遥感模型与应用模型的链接5二向反射率对于一定入射方向(i,ψi)的太阳辐射，遥感成像后的DN转化为特定观测方向(v,ψv)的大气顶层(TOA)辐亮度I(v,ψv)后，进一步转化为反射率R(i,ψi,v,ψv)：该反射率主要依赖太阳入射方向和传感器观测方向，通常被称为二向反射率因子6二向反射率分布函数BRDF沿v,ψv方向从物体外表反射的光谱辐亮度L与从i,ψi方向入射到外表的光谱辐照度E之比：单位为球面度的倒数(Sr-1)，完整地描述了一个外表的方向性反射率特征。在数值上，二向反射率因子R等于二向反射率分布函数BRDF乘以π:7反照率α在波长为λ，太阳天顶角0时，上行辐射通量Fu(λ,0)与下行辐射通量Fd(λ,0)之比：8方向半球反射率方向半球反射率(DHR)：是二向反射率因子BRF在所有反射方向上的积分。9双半球反射率双半球反射率(BHR)：是方向半球反射率DHR在所有照射方向上的积分。10常见BRDF统计模型Minnaert函数、Lommel-Seeliger函数、Walthall函数、Staylor-Suttles函数、Rahman函数和核函数。11核函数典型的核函数由两个分核组成：地表物体的反射核〔几何核Kgeo〕和无穷多个外表的物体的体散射核(Kvol)。几何核Kgeo反映了大量以长、宽、高形状的理想突起物的反射特性；体散射核Kvol反映了无穷多外表物体〔土壤或植物冠层〕的吸收和散射辐射的随机分布特征。〔判断〕核驱动在异质性地面覆盖的一个像元里，模型参数变为各向均匀散射〔各向同性〕、体散射、几何光学散射〔景观阴影〕等成分权重的结合12地表反照率的遥感反演大体分三步〔简答考根本步骤〕①遥感图像的大气校正，计算地表反射率；②根据不同视角的晴空观测，利用二向反射率分布函数BRDF的统计模型，拟合模型参数，对得到的BRDF模型进行积分，得到窄波段的地表黑空反照率和白空反照率；③根据太阳辐射光谱和各波段的光谱响应函数，进行窄波段反照率到宽波段的转换。13大气对太阳直接辐射的削弱辐射的因子空气分子的散射；大颗粒散射；水汽的吸收；臭氧或其它气体的吸收14天空辐射天空辐射主要取决于太阳天顶角与大气中云滴、尘埃等气溶胶杂质的多少。散射辐射来自整个半球天空。天空辐射可以通过求解辐射传输方程得到。15源函数源函数是由于相同波长上物质的发射以及屡次散射而增强，屡次散射使所有其它方向的一局部辐射进入所研究的辐射方向的辐射强度。16一维水平均匀大气辐射传输方程(每个变量的含义)为微分散射系数，是介质的源函数，σe是体消光系数，z是垂直方向坐标。如果粒子可以看做是各向同性的〔如分子〕，那么一维方程可写成：ω为单次散射反照率，表示光子打在介质微粒上发生散射的概率；P(•)为相函数，表示光子由一个方向被散射到另一个方向的概率。在可见光和近红外波段，只要介质没有其他光源，J0=017辐射传输方程的边界条件〔？〕在大气顶层的上边界条件:是delta函数，表示入射辐射仅从一个具有特定太阳天顶角和方位角(,)的方向入射；表示与入射光线垂直方向的太阳辐射通量密度；为大气层的总光学厚度。地表处的下边界条件:其中,为地表BRF.18辐射场分解〔判断〕对于漫散射辐亮度的辐射传输方程，大气顶部的入射辐射为零，即19辐射方程的解法有两种解一维大气辐射传输方程的方法：近似解法和数值解法。近似解法〔如二流近似法〕广泛应用早期的辐射传输计算中；数值解法计算代价高、但较精确，如逐级散射法和离散坐标法。〔1〕逐级散射法其根本思想是计算光子的一次散射L(1)、两次散射L(2)、三次散射L(3)等的散射辐亮度，总的散射辐亮度是各次散射的总和：〔2〕离散坐标法其思想是用求和公式替代辐射传输方程中的积分局部，从而把积分微分方程转化为耦合微分方程，最后转换成高维线性代数系统。〔3〕近似解：二流算法对于半球积分的辐亮度，现在所有的二流近似都具有相同耦合微分方程组的形式，且有通解。因此，这里先按照他们的思想得到积分的辐亮度，然后计算随角度变化的辐亮度。20辐射传输方程及求解〔填空〕名称作者类型描述6SVermote(1997)逐级散射用于光学遥感MODTRANAnderson(2001)离散坐标遥感Clirad_swChou(1990)二流算法地球环流模型中尺度模型Clirad_lwHydrolightMobley(1994)不变嵌入法计算辐亮度分布、自然水体光学特性MC-layerMacker(1999)蒙特卡罗垂直不均一大气的屡次散射21考虑地表BRDF的近似表达〔？〕假设一朗伯外表的反射率为，那么大气上界的上行辐射和大气底部〔天空辐射〕的下行辐射为：大气的球形反照率；为大气上界零反射率外表的上行辐亮度，称为路径辐射；为照射到黑体外表的下行天空辐亮度；和分别为太阳到目标物和目标物到传感器的路径上的总透射率。22辐射定标的内容定标的内容是：建立遥感系统对电磁辐射的响应与如下变量的关系。这些变量为：波长/波段〔光谱响应〕；输入信号强度〔辐射响应〕；不同瞬时视场角/全景的位置差异〔空间响应/一致性〕；不同积分时间和镜头(光圈)的设置；噪声信号。23辐射定标分类辐射定标可以分为绝对定标和相对定标。对于一个线性传感器，绝对定标是通过传感器的数值信号(DN)值乘以一个比值来进行，该比值通过入瞳处精确的均一辐亮度场确定。相对定标是将一个波段内所有探测器的输出归一化为一个给定的输出值〔通常为平均值〕。24辐射定标方法A卫星发射前实验室定标遥感器送入太空之前，对传感器的辐射特性进行的精密测量。包括光谱定标和辐射定标，一般由传感器研制单位完成。光谱定标：测量遥感器随入射电磁波波长变化的响应〔确定光谱响应函数〕；辐射定标：确定遥感器入瞳处的准确辐射值〔定标系数〕实验室定标缺乏:定标时的环境不同于处于日光照射和黑暗真空交替的太空环境；卫星的温度也不同于定标时的情况；滤光片和其它渡有薄膜的光学元件其光谱特性可能改变；发射时的应力也会使光学元件的精细排列产生微小变化；光学外表，特别是望远镜外表的老化和污染也可以使传感器的响应有别于发射前定标的情况；红外通道的传感器的响应对环境非常敏感，因此实验室定标和历史定标数据根本不能用；为了确定相对于发射前定标是否发生变化，一些星上传感器装载有内定标器。B在轨星上内定标星上内定标是：星上定标器把辐照度相对稳定的光源引入光学系统，在不同时间记录下定标器的信号；以确定传感器的响应是否发生变化。星上定标器：外表覆盖有聚四氟乙烯的漫反射材料，接近理想的朗伯特性，面积足够大。星上定标的光源一般为灯、太阳、月亮或外太空。星上定标存在缺陷：1〕定标光路和对地观测时的光路不同；2)星上定标器的老化；滤光片和分光片光谱特性的改变C外场定标〔反射率基法辐照度基法辐亮度基法)外场定标(名词解释考)是利用地面均一场地作为定标场，把地面测得地表反射率或辐亮度和大气参数输入到辐射传输计算程序，计算出大气层顶的表观辐亮度或表观反射率，然后将表观辐亮度或表观反射率与卫星计数值(DN)相比拟，得到卫星传感器定标系数的过程。定标场主要有海洋、沙漠、云、雪、干涸的湖、冰壳和月亮。海洋定标主要依赖海洋上空大气中的分子散射或太阳耀斑。沙漠定标：沙漠光谱响应稳定、不随时间变化，具有高反射率〔大气对上行辐射的影响相对较小〕，空间均匀性。云定标：10km高空的白云是可见-近红外波段很好的定标标靶，因为云具有较高的光谱一致性的反射率。而云层很高，不需要校正气溶胶散射和水蒸气吸收的辐射，因这两者都分布在近地表层。只考虑瑞利散射和臭氧吸收。月亮定标：月亮作为定标标靶，其反射率稳定性高。可用于①太阳漫反射器在轨稳定性检查;②对传感器直接定标。25辐射定标方法〔填空或判断〕26遥感图像大气校正、对于可见-近红外波段，大气自身辐射可以忽略不计，大气程辐射主要来源于大气对太阳辐射的屡次散射。或太阳入射地表辐照度*：对于热红外波段，屡次散射一般可以忽略不计，但需要考虑大气和地表的自身发射。对于中红外波段，需要考虑地表的反射、地表发射和大气的发射，同时还要考虑大气的屡次散射，因此更加复杂。27单视角图像的大气校正方法基于定量的方法假设一幅图像中有些像元的反射率不随时间变化，可以基于这些不变地物的反射率，建立线性关系来对不同时间得到的图像进行标准化。28直方图匹配直方图匹配法是假设图像清晰区域和模糊区域地表反射率直方图是相同的。先在一幅图像上识别出清晰和模糊的区域，然后匹配模糊区域和清晰区域的反射率直方图29地表邻近效应〔简答考〕地表邻近效应是由大气和陆地外表之间的大量屡次散射引起的。当一幅包含不同类型地物的高分辨率图像的像元值受其邻近像元影响时，暗像元会变亮、亮像元变暗，表现在遥感数据上就是图像模糊、缺乏比照度。当空间分辨率增高时，像元值主要取决于它与邻近像元的比照，即像元之间的影响。当空间分辨率降低时，主要是像元内部信息混合。30辐射传输程序法——6S遥感传感器接收到的辐亮度L：热红外大气校正的关键是估算以下三个参量：大气上行辐射亮度La↑、大气下行辐射亮度La↓和大气透过率t。La↑和La↓：可用长波辐射传输方程计算或辐射传输模型〔LOWTRAN和MODTRAN〕模拟；大气透过率t：可用辐射传输模型〔LOWTRAN和MODTRAN〕模拟或经验公式估计参数。31地表能量平衡方程Rn=G+H+LE+…其中：Rn为地表净辐射通量，G为土壤热通量，H为感热通量，LE为潜热通量(L为水汽的汽化潜热、E为蒸发量)，…表示还有其它能量，如：植物光合作用和生物量增加的能量32地表净辐射通量Rn：地表净辐射通量(Netradiation)是地表净得的短波辐射和长波辐射之和，即指地表辐射能量收支的差额，是地表能量、动量、水分输送与交换过程中的主要能源。地表净辐射平衡方程可表示为：其中：Rs↓为入射到地表的太阳短波辐射，即太阳总辐射Q，σ为斯忒藩-玻尔茨曼常数，5.7×10-8W/m2K4。33大气发射率大气发射率εa=1.24(ea/Ta)1/7，ea为水汽压，Ta为空气温度。34水汽压水汽压e是描述大气水汽的绝对含量，是单位面积对应空气柱中所含水汽的质量。可根据相对湿度RH和气温Ta计算，或用露点温度td直接根据饱和水汽压esw公式计算。WMO1996年饱和水汽压公式:e0=6.11hpa为0℃饱和水汽压；t为温度〔℃〕，温度适用范围为-45~60℃。相对湿度RH公式：35土壤热通量G：土壤热通量(Soilheatflux)是下垫面土壤内部的热交换。它与热流方向土温梯度、土壤热容量、热扩散率成正比，对土壤蒸发、地表能量交换均有影响。土壤热通量G总是与地表净辐射Rn存在一定的相关性，不同学者得到的关系式不同。可由Rn计算得到。36感热通量H感热通量(也称显热通量,Sensibleheatflux)是表征下垫面与大气间湍流形式的热交换。在土壤-植被-大气系统中，假设把土壤和植被处理成同一层界面时，感热通量可用一维通量梯度表达式来模拟：H=ρCp(Tc-Ta)/rac。其中：ρ为空气密度，在20℃时为1.205kg/m3；Cp为空气定压比热，在标准大气压下为1004J/(kg·K)；ρCp表征空气的体积热容量(J/m3·℃)；Tc为下垫面外表温度；rac为空气动力阻抗(Aerodynamicresistance，s/m)。37潜热通量LE：潜热通量(Latentheatflux)是指下垫面与大气间水分的热交换，即地表吸收辐射能与蒸发耗热的热交换，包括地面蒸发、植被蒸腾。38土壤水分遥感〔填空〕土壤水分遥感取决于土壤外表发射或反射的电磁辐射能的测量，土壤水分电磁辐射强度的变化取决于其反射率、发射率、介电特性、温度等因素。根据土壤水分在不同电磁波段有不同的反响，可以进行不同波段土壤水分遥感。可见-近红外遥感依赖于地物反射光谱特性，利用植被指数来监测；热红外遥感依据土壤水分平衡及热量平衡的原理，运用热红外遥感的土壤热惯量、植物蒸散、作物缺水指数等参数进行土壤水分遥感；微波遥感利用土壤辐射亮温、介电常数与水分的关系，建立遥感数据与地面实测值间的经验-半经验统计回归模型。39土壤水分的可见-红外遥感常用的植被指数有：旬距平植被指数AVI、条件植被指数VCI。40土壤水分的可见-红外遥感当作物供水正常时，生长期内作物的植被指数和冠层温度会稳定在一定的范围。但在干旱状态下，作物由于根部缺水使蒸腾作用受到抑制、叶面气孔关闭使作物冠层温度升高；同时作物生长也受到影响，使得植被指数降低。因此，可将植被指数与温度结合来表征干旱状况。常用的指数有：植被温度旱情指数〔TVDI〕、条件植被温度指数〔VTCI〕、植被供水指数〔VSWI〕和条件温度指数〔TCI〕。Sandholt等〔2002〕发现在简化的植被指数-地表温度特征空间中有很多等值线，提出了植被温度旱情指数〔TVDI〕。即在该特征空间中，湿边(Tsmin)简化为与NDVI轴平行的直线，干边(Tsmax)与NDVI成线性关系，TVDI可表达为：纵轴表示不同湿度的裸土温度，随着湿度的降低，温度升高；横轴表示植被指数由裸地到最大(接近于1)；斜线表示在一定的土壤湿度下，地表温度随植被指数增加而下降。在NDVI-Ts特征空间中，不同的等值线代表不同的干旱程度。例如：TVDI值为1是干边(Dryedge)，代表土壤缺水；TVDI值为0那么是湿边(Wetedge)，具有最大的土壤蒸发蒸腾总量和无限的水分供给，反映了土壤水分的两个极端状态。TVDI值范围在0-1之间，值越小表示土壤水分越高〔湿润〕，值越大那么土壤水分越低〔干旱〕。41土壤水分的热红外遥感热红外遥感监测土壤水分一般采用两种方法：热惯量法和植物蒸散法。热惯量法适合裸土或低植被覆盖区土壤水分遥感；植物蒸散法适合植被覆盖区土壤水分遥感。〔1〕用热惯量法遥感监测土壤水分，关键在于：①建立卫星遥感数据与土壤热惯量的关系模型；②建立土壤热惯量与土壤水分含量的关系模型；③建立土壤表层水分与一定深度土壤水分含量的数值模拟模型。〔2〕植物蒸散法——作物缺水指数地表蒸散是土壤-植被-大气间能量相互作用和交换的表达，其核心是能量流的传输，关键因子是地表温度。当植被全覆盖条件下，把土壤和植物作为一个整体边界层，建立它与大气间的热交换模型，用单层模型来估算地表蒸散。作物缺水指数(CWSI,CropWaterStressIndex)是以植物叶冠外表温度(Tc)和周围空气温度(Ta)的测量差、以及太阳净辐射值计算出，实际上反映了植物蒸腾和最大可能蒸发的比值。作物缺水指数一定程度上反映了植物根系范围内土壤水分的信息，可作为植物对水分提取的一个指标。作物缺水指数关键参数：植物叶冠外表温度(Tc)和周围空气温度(Ta)。作物缺水指数CWSI计算表达式：式中：Δ为饱和水汽压与温度关系曲线的斜率，d为作物冠层上部空气饱和差，δ为与作物最热点的显热通量之比，为空气温度，为冠层温度，为地表净辐射通量，为空气动力阻抗。42土壤水分的微波遥感微波遥感监测土壤水分的物理根底是土壤介电特征与土壤含水量有密切关系，可分为主动和被动微波遥感两种。被动微波监测土壤水分，主要依赖于用微波辐射计对土壤本身的微波发射率或亮度温度的测量。主动微波遥感主要是通过雷达后向散射系数与土壤含水量的关系进行。43叶片和植被结构叶片结构：从上到下分为角质层、上表皮、栅栏组织、海绵组织和下表皮。植被结构：从植被遥感〔植物与光的相互作用〕出发，植被结构主要是指植物叶片的形状(用叶倾角分布LAD表示)和大小(用叶面积指数LAI表示)，植被冠层的形状、大小、几何与外部结构(成层现象，涉及屡次散射)、覆盖度等。44植物光合作用植物光合作用：是指植物叶片叶绿素吸收光能和转换光能的过程。能利用仅为太阳的可见光(0.40~0.76μm)，称为光合有效辐射(PAR)，约占太阳辐射的47-50%。植物叶片所吸收的光合有效辐射(APAR)的大小和变化取决于太阳辐射的强度和植物叶片的光合面积，光合面积不仅与叶面积指数有关，还与叶倾角、叶间排列方式、太阳高度角有关。光合面积与叶绿素浓度结合可以反映作物群体参与光合作用叶绿素的数量，而水、肥、气、热等环境因素那么影响PAR向干物质转换的效率。45植被光谱特征绿色植物的光谱特征主要取决于叶子。在可见光波段：植物光谱特性主要受叶的各种色素支配，特别是叶绿素。在0.45μm为中心的蓝波段和0.67为中心的红光波段叶绿素强烈吸收有反射谷。在近红外波段：植物光谱特性取决于叶片内部的细胞结构，在0.74μμm范围形成高反射。这是叶片细胞壁和细胞空隙间折射率不同，导致多重反射引起。在0.96和1.1μm有两个水汽吸收带。在短波红外波段：植物光谱特性主要受叶子总含水量控制，其叶子反射率与叶内总含水量呈负相关。光谱反射率受到1.4、1.9和2.7μm为中心的水汽吸收带的控制。在热红外波段：植物发射率随植物类别、水分含量的变化而变化。在微波波段：微波亮温与植物水分含量有关，植物雷达后向散射强度与介电常数和外表粗糙度。46红边位移“红边〞是指红光区叶绿素吸收减少部位到近红外高反射率之间，绿色植物光谱响应陡然增加的这一窄条带区。当作物快成熟时，叶绿素吸收边(红边)会向长波方向移动，称为“红移〞。红移量随植物类型而变化，对作物红移的观察可以评价作物间的差异、以及某一特定作物成熟期的开始。发生红移的一个重要原因是作物成熟时叶绿素转化为叶黄素，叶绿素减少、叶黄素增加所致。47归一化植被指数〔重点〕NDVI优点：①是植被生长状态和植被覆盖度的最正确指示因子；②经比值处理后，可局部消除与太阳高度角、卫星观测角、地形、云/阴影、大气条件有关的辐照度条件变化的影响；③可以和地表物体很好的区别。如：云、水、雪在可见光波段比近红外高的反射，NDVI<0；岩石、裸土两波段具有相似的反射，NDVI近于0；有植被覆盖的情况下NDVI>0。NDVI缺点：①它是对近红外和红光比值的非线性拉伸，增强了低值局部，抑制了高值局部，对高密度植被区敏感性降低；②植被覆盖度<15%时，植被能被检测出来，但很难指示植物生物量；覆盖度在25-80%时，NDVI随生物量的增加呈线性增加；覆盖度>80%时，NDVI值增加延缓而呈饱和状态，对植被检测灵敏度降低。所以，NDVI更适合植被发育中等覆盖度的检测。48土壤光谱线〔名词解释考〕土壤在红光波段和近红外波段反射率之间呈线性关系。在NIR-R二维坐标中，土壤光谱特性的变化表现为一个由近于原点发射的直线，称为“土壤光谱线〞，表示为NIR=aR+b，a为斜率，b为截距。49植被覆盖度遥感植被覆盖度f是指植被冠层的垂直投影面积与土壤总面积之比，即植土比。遥感器测得混合像元辐射值R表示为：R=fRv+(1-f)Rs转换得到f=(R-Rs)/(Rv-Rs)；Rv和Rs分别为纯植被和土壤辐射值。利用植被指数计算f：f=(NDVI-NDVIs)/(NDVIv-NDVIs)NDVIv和NDVIs分别为纯植被和土壤的NDVI值。利用植被指数计算f：f=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)NDVImin和NDVImax分别为研究区的NDVI最小值和最大值。50叶面积指数LAI遥感〔通过植被指数进行〕叶面积指数LAI是指每单位地外表积的叶面积比例。对植物光合光合作用和能量交换有意义。叶面积越大那么光合作用越强；而光合作用越强，植物群体叶面积越大，植物干物质积累越多，生物量越大。同时，植物群体叶面积越大，群体反射辐射越强。LAI是植被长势遥感监测和产量估算的关键参数。51叶片光学模型〔重点〕常见的叶片光学模型：Prospect模型、Liberty模型、光线追踪模型、随机光学模型和混合介质模型。52Prospect模型Allen(1969)提出了“平板模型〞，即把叶片看作一个外表粗糙的均匀平板，其反射率和透过率可由几何光学理论确定，需要的参数为折射率和吸收系数。该模型描述了空气-细胞壁界面的一些特性，成功地再现了致密型玉米的反射率波谱。Jacquemoud&Baret(1990)在平板模型的根底上，提出了Prospect模型，可模拟叶片从可见光到中红外波段的反射率和透射率，反射率和透射率是叶片结构参数和生物化学参数的函数。对于非致密型叶片可由N层平板夹、N-1层空气组成，随后把N扩展到实数范围，用于描述叶片内部结构。原始的Prospect模型只要3个参数(叶片结构参数N、叶绿素和含水量)，就可以计算任何新鲜叶片在全部日照区域的反射率和透射率。再加上两个参数〔蛋白质、纤维素+木质素〕，可以模拟干叶片的反射率和透射率。53Liberty模型Liberty模型(叶片综合生物化学表征反射率和透射率模型)是描述针叶的光谱特性。把叶片细胞结构看做球形细胞，根据单位叶面积中的成分含量，将叶片的单个主要化学要素〔叶绿素、水、纤维素、木质素、蛋白质〕的吸收系数线性求和，用综合的结构参数〔细胞平均直径、叶厚度和细胞间的空隙大小〕来修正交叠的和单个针叶的反射率和透射率光谱。该模型与混合几何/辐射传输BRF模型想结合，得到针叶Flight模型。54光线追踪模型光线追踪技术可以从微观考虑叶片内部复杂的光学结构，但需要大量计算。55随机光学模型该模型基于马尔可夫链理论。56混合介质模型该模型是从Kubelka-Munk理论开展来的，将叶片看作是一片有散射〔散射系数s〕和吸收〔吸收系数k〕特性的厚板状物质。用N-流方程简化辐射传输理论，解方程后可得到散射率、反射率和透射率的简单解析式。把叶片分成四个平行层〔上表皮、栅栏组织、海绵组织和下表皮〕，利用Kubelka-Munk理论在各层的参数不同，结适宜当的边界条件，叶片的反射率和透射率可表示为散射和吸收系数的函数。57冠层结构冠层辐射特征很大程度依赖于冠层结构。树叶是冠层的最小根本单元，冠层结构用叶面积指数LAI和叶倾角分布函数LAD描述。定义几何函数G(Ω)来描述单位叶面积在入射方向Ω的投影，立体角Ω可由天顶角余弦μ和方位角Φ描述。其中：1/2π·g1(Ω1)是叶片法向在上半球的概率密度分布函数，即叶倾角分布LAD。对于g1(Ω1)函数表达式主要有三角、β和椭圆分布函数等形式。58一维辐射传输公式经典辐射传输方程是针对“点〞颗粒的离散介质，且颗粒的尺寸远小于它们之间的距离，所以经典辐射传输方程必须经修改来适应冠层单元尺寸。早期的冠层模型是1972年的Suit模型，该模型假设树冠是由垂直和水平的树叶组成，并将冠层结构、太阳和观测几何参数化。Verhoef〔1984〕将Suit模型扩展到适用于任意叶倾角的SAIL冠层模型〔Scatteringbyarbitrarilyinclinedleaves〕。水平均匀冠层在Ω方向的辐射亮度I满足一维辐射传输方程，如下：〔公式中变量意义〕其中：h(τ,Ω)为解决消光系数变化的经验修正函数，G(Ω)为几何函数，光程τ用叶面积体密度u1(z)来定义，面散射相函数Γ(Ω′,Ω)由漫反射ΓD和镜面反射Γsp两局部组成：59求解冠层辐射传输方程的边界条件冠层的上边界条件是其中：δ是狄拉克函数，说明入射辐射仅从一个具有特定太阳天顶角或方位角的方向入射。冠层下边界条件：其中：I(τt,Ω)是冠层外表下背景的上行辐射，fs(Ω’,Ω)是冠层下背景二向反射分布函数。对于反射率为rs的朗伯反射面，冠层下边界条件为：60热点效应很多地物的方向反射模型中重要的特性之一就是热点(hotspot)，即与太阳入射方向正好相同的观测方向附近有一个反射峰。当观测方向远离太阳入射方向时，视场内能见到许多阴影。当观测方向与太阳入射方向一致时，看不到阴影，测得辐射到达局部最大。61辐射传输方程求解冠层辐射传输方程的求解有两种方法：近似解和数值解。近似解：四流近似、渐近线拟合数值解：离散坐标法、高斯-赛德尔法、积分方程法和散射连续次近似法。近似解通过用一组微分方程组近似冠层辐射传输方程，然后求解向上和向下的辐射通量得到〔KM理论模型〕；或把冠层辐射场分解为非散射、一次散射和屡次散射3局部，通过非迭代计算的方式估计屡次散射。62冠层几何光学模型几何光学模型(GeometricOpticalModel)是假定冠层由一系列指定方式、置于地表的规那么几何体(如：圆柱体、球体、圆锥体、椭球体)构成。对于稀疏的植被冠层，其反射率/辐亮度是不同光照/阴影组成的面积加权和。不同组分可根据几何光学理论计算得到。冠层几何光学模型最早产生于20世纪70年代中期，历史相对较短。Li&Strahler(1985)将几何光学模型应用到遥感数据，并使用简单的锥体来表示针叶树冠，随后还研究了椭球体树冠和互相遮蔽效应。在Li&Strahler1985年提出的简单几何光学模型中，一棵树视为一个简单的几何体：一个木棒支撑着一个椭球体。树的个数在每个像元不同，服从泊松分布。每个像元的反射值S为4个分量的面积加权之和。4个分量为：光照冠层C、光照背景G、阴影冠层T和阴影背景Z。因此，像元反射值S可表示为：其中：Kg为像元没有被树或阴影遮挡的局部(面积比例)，Kc、Kz和Kt分别为光照冠层C、阴影背景Z和阴影冠层T的面积比。C、G、T和Z这4个分量可从遥感数据中估计得到。63冠层计算机模拟模型典型的方法：蒙特卡罗光线追踪法(MCRT)和辐射度(Radiosity)方法。在冠层任意一点r(x,y,z)，出射辐射亮度L(r,μ,φ)由发射辐亮度Le(r,μ,φ)和所有周围环境反射到该点的入射辐亮度Li(r,μ,φ)组成〔理解公式〕：其中：R(r,μ’,φ’,μ,φ)是外表BRDF。64蒙特卡罗光线追踪模型光线追踪模型是建立在对光子在植被冠层中路径采样的根底上。蒙特卡罗方法(MC)是光子路径选择和光线追踪的根底。蒙特卡罗方法用于冠层反射率模拟主要是通过蒙特卡罗光线追踪。冠层反射率的本质是冠层BRDF被视为一组采样光子从一个方向入射到冠层后，从另一个给定方向为中心的某单位立体角内出射的平均概率。或者说，二向反射因子(BRF)是光子从一个方向入射，从另一个方向出射的概率。65森林光线追踪算法步骤①在冠层之上位置r0初始化一个光子，源方向为Ω0，辐亮度L0为1；②模拟下一次碰撞的自由路径s；③计算光子的新位置r和新的辐亮度L④模拟碰撞后新的散射方向和辐射⑤如果光子已经离开冠层，累积对应视角Ω的辐亮度，否那么重复步骤②，直到L低于某阈值。⑥对每个光子重复步骤①，直到光子总数到达预定的最大值。66植物学植物建模系统〔填空〕植物学植物建模系统(BPMS)包括3个主要局部：冠层场景生成、天空辐射生成和高级辐射光线追踪器(ARARAT)。67辐射度模型〔简答考优缺点及计算步骤〕辐射度法广泛应用于真实场景模拟的计算机制图中，也应用于冠层反射模型中。优点：一旦辐射传输能够解决，那么在任意视角的冠层反射率都能模拟；缺点：构建可视因子矩阵和求解辐射传输的初始计算负荷大。不利于模拟由大量散射几何体组成的复杂场景，只能模拟由较为简单的几何体组成的场景。辐射度法与辐射传输方法的比照〔？〕：辐射传输方法是基于平均光学属性和冠层的一维或三维空间结构单元的，均值处理消除了叶片的离散特性、并形成连续介质的描述。辐射度方法保存了每片叶子作为反射和透射外表的散射特性，所有叶片的位置、形状和方向的信息都保存在辐射度方程中。辐射度算法包括5步〔简答〕：三维场景的构建、场景中所有面积元出射辐射的计算、可视因子的计算、辐射通量密度方程的求解、特定视点场景的实现和BRF的计算(Boreletal,1991)。68第四章小结本章重点讨论了冠层辐射传输方程及其求解方法；辐射传输模型适合稠密的植被冠层，三维辐射传输模型可用于解决各向异性问题；几何光学模型适合稀疏规那么形状的冠层；计算机模拟模型适用于辐射的变化特征和验证一些简单的模型。69土壤和雪的双向反射率分布函数BRDF土壤和雪的双向反射率分布函数BRDF有很多相似处：二者都有致密颗粒状介质特征，可用球面体模拟；外表粗糙度在毫米级到厘米级；太阳直射和散射是非各向同性。70计算土壤和雪的屡次散射要计算土壤和雪的屡次散射，先得计算单个粒子散射和吸收的物理量：①单次散射反照率ω，描述了光作用到颗粒上被散射的概率；②颗粒散射的相函数P(θ)。如果把雪和土壤颗粒看做球体，且颗粒大小分布和构成介质组分的折射率，那么可根据米氏理论计算每个颗粒的参数。对于粒径小于130的轴对称非球体颗粒，可用T矩阵算法近似计算光学参数。对于相对波长的非球体颗粒，可用几何光学模型计算