ASD | 應(yīng)用PROSPECT模型提取葉片生化性狀的適用性研究
葉片生化性狀為理解植物光合功能、動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)、養(yǎng)分循環(huán)和初級(jí)生產(chǎn)提供了有價(jià)值的信息。葉片葉綠素含量(Cab)、類胡蘿卜素含量(Cxc)、含水量(Cw)和干物質(zhì)含量(Cm)是四個(gè)重要的葉片生化性狀,與植物光合作用、氮素、脅迫和衰老等健康和生長(zhǎng)狀態(tài)密切相關(guān)。能夠?qū)@些葉片生化性狀進(jìn)行高通量測(cè)量的方法對(duì)于表征植物生理狀態(tài)和關(guān)鍵功能過程至關(guān)重要。PROSPECT模型是目前常用的葉片輻射傳輸模型之一,可從葉片定向半球反射因子(DHRF)光譜來提取葉片生化性狀,然而,在應(yīng)用于葉片雙向反射因子(BRF)光譜提取葉片生化性狀方面尚待探索。葉片表面反射率和各向異性性狀的存在可能是限制PROSPECT從葉片BRF光譜評(píng)估葉片生化性狀的主要問題。
基于此,在本研究中,研究者們提出了一個(gè)方法,整合了PROSPECT模型、光譜導(dǎo)數(shù)和相似性度量(SDM),稱為PROSDM,去除了葉片BRF和DHRF光譜的差異,并從葉片BRF光譜提取了葉片生化性狀。具體目標(biāo)是:(1)通過PROSPECT反演調(diào)查葉片BRF和DHRF光譜差異隨波長(zhǎng)的變化以及對(duì)Cab、Cxc、Cw和Cm提取的影響,(2)開發(fā)PROSDM消除BRF和DHRF光譜差異,從葉片BRF光譜與PROSPECT和PROCOSINE以及PROCWT的比較來提取Cab、Cxc、Cw和Cm以及(3)評(píng)估PROSPECT、光譜子域、光譜噪音和模型參數(shù)范圍對(duì)PROSDM性能的影響。
為了獲得各種葉片生化性狀和反射率,作者收集了具有不同生長(zhǎng)階段、營(yíng)養(yǎng)狀況和種植區(qū)域的植物物種的10個(gè)數(shù)據(jù)集,包括1個(gè)測(cè)量數(shù)據(jù)集和9個(gè)公開獲取數(shù)據(jù)集。從油菜(Brassica napus L.)、水稻(Oryza sativa L.)和柑橘(Citrus aurantium L.)隨機(jī)采集2279個(gè)植物葉片,利用ASD FieldSpec 4測(cè)量葉片反射率,獲得數(shù)據(jù)集#1。從EcoSIS光譜庫(kù)中獲得具有各種葉片光譜和生化性狀的9個(gè)公開的數(shù)據(jù)集。其中,7個(gè)數(shù)據(jù)集的BRF光譜由ASD地物光譜儀(Analytical Spectral Devices, Inc., Boulder, CO, USA)搭配ASD葉片夾測(cè)量。
表1 數(shù)據(jù)集描述。Dataset#1是本研究中測(cè)得的,Dataset#2-#10是在線https://ecosis.org獲取的。BRF和DHRF光譜的光譜區(qū)域是400-2500 nm。
【結(jié)果】
平均BRF和DHRF光譜差異(a)以及這些差異對(duì)平均BRF光譜的貢獻(xiàn)(b)。油菜(紅線)在Dataset#1中獲得,其他植物物種在Dataset#5中獲得。
通過考慮非波長(zhǎng)依賴性f(a,d)和波長(zhǎng)依賴性f(b,c,e,f)兩種情況,利用一階(a-c)和二階(d-f)導(dǎo)數(shù)的葉片BRF(綠線)和DHRF(橙線)光譜之間的差異。
利用PROSPECT反演(a–d),PROCOSINE反演(e–h),PROCWT-S4( i–l)和基于全光譜域PROSPECT-PRO 的PROSDM(m–p)的所有數(shù)據(jù)集(Dataset#1-#10)中Cab (a,e,i,m) ,Cxc (b,f,j,n), Cw (c,g,k,o) 和Cm (d,h,l,p)測(cè)量值和估算值比較。
【結(jié)論】
本研究中,作者提出了PROSDM這種新方法用來從葉片BRF光譜來提取葉片生化性狀。結(jié)果發(fā)現(xiàn)光譜導(dǎo)數(shù)可以消除BRF和DHRF光譜的非波長(zhǎng)依賴性差異。當(dāng)BRF和DHRF光譜的差異隨波長(zhǎng)變化時(shí),光譜導(dǎo)數(shù)僅能去除部分差異,而曼哈頓距離(MD)補(bǔ)償了光譜導(dǎo)數(shù)的限制,進(jìn)一步減少了差異。結(jié)果,PROSDM從葉片BRF光譜準(zhǔn)確提取了不同植物物種的Cab、Cxc、Cw和Cm。與標(biāo)準(zhǔn)的PROSPECT反演需要利用帶有積分球的光譜儀測(cè)量葉片DHRF光譜不同,PROSDM擴(kuò)展了PROSPECT到葉片BRF光譜的應(yīng)用,以提取葉片生化性狀。它可利用不同手持式光譜儀和葉片夾原位提取葉片生化性狀。
在全光譜域,PROSDM-SED實(shí)現(xiàn)了Cab和Cxc的*提取,RMSE分別為7.64 μg/cm2 and 2.77 μg/cm2,PROSDM-FMD產(chǎn)生了Cw(RMSE = 0.0041 g/cm2)和Cm(RMSE = 0.0024 g/cm2)的最好估計(jì)。與PROSPECT相比,PROSDM提取的Cab、Cxc、Cw和Cm RMSE分別降低了20.33%,29.34%,25.45%和44.19%。結(jié)果表明,PROSPECT和PROCOSINE以及PROCWT的Cab、Cxc、Cw和Cm提取精度受到光譜飽和度、PROSPECT反演、光譜子域以及模型參數(shù)范圍的影響很大。適當(dāng)?shù)墓庾V子域和模型參數(shù)范圍可以改善不同反演方法的提取結(jié)果。這需要從實(shí)地測(cè)量和報(bào)告的研究中了解葉片生化和結(jié)構(gòu)性狀的先驗(yàn)信息。與這些反演方法相比,所提出的PROSDM在減輕Cab、Cxc、Cw和Cm提取的負(fù)面影響上具有很大潛力。對(duì)于不同的PROSPECT版本,建議利用PROSPECT-PRO從葉片BRF光譜提取葉片生化性狀。
未來研究需要基于葉片BRDF模型測(cè)量葉片BRF光譜的光譜和方向變化,將BRDF模型與所提出的PROSDM耦合可以改善對(duì)BRF和DHRF光譜變化的表征。此外,由于植物物種BRF和DHRF光譜的差異變化,在不同的數(shù)據(jù)集中PROSDM不能獲得一致性提取結(jié)果。預(yù)計(jì)更多的工作將集中在理解不同視角和照明角度下植物葉片光學(xué)特性的變化。期望PROSDM可以應(yīng)用在不同的尺度上,提高其在遙感、生態(tài)和環(huán)境研究中的適用性。
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