一種基于半球影像的植被冠層聚集效應(yīng)定量評估方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于半球影像的植被冠層聚集效應(yīng)定量評估方法。該方法包括以下步驟：測量樣地樹木冠層平均高度，采集并統(tǒng)計(jì)樣地典型樹葉冠層基本組分平均大小，設(shè)計(jì)觀測方案并采用半球成像方法收集樣地冠頂或冠底半球影像序列，對半球影像二值化，基于冠層平均高度和天頂角參數(shù)計(jì)算半球影像像素實(shí)際大小和有限長度單元長度，從二值化半球影像序列中抽取間隙大小分布及有限長度單元樣線，并分別采用間隙大小分布和有限長度平均算法公式計(jì)算得到植被冠層聚集指數(shù)。本方法可解決傳統(tǒng)方法基于半球影像開展植被冠層聚集效應(yīng)評估時(shí)，其像素大小無法轉(zhuǎn)換為實(shí)際尺寸的缺陷，從而有效消除冠層基本組分平均大小及有限長度單元尺度等因素給評估帶來的誤差影響。
【專利說明】一種基于半球影像的植被冠層聚集效應(yīng)定量評估方法【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及植被冠層聚集效應(yīng)定量評估【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于半球影像的植被冠層聚集效應(yīng)定量評估方法。
【背景技術(shù)】
[0002]葉面積指數(shù)(leaf area index, LAI)為無量綱,它可定義為單位地表面積上所有綠色植物器官表面積的一半。作為表征植被冠層結(jié)構(gòu)的核心參數(shù)之一，LAI控制著植被冠層的多種生物物理和生理過程，如光合、呼吸、蒸騰、碳循環(huán)、降水截獲和能量交換等。目前LAI已廣泛應(yīng)用于林學(xué)、植物學(xué)、生態(tài)學(xué)、農(nóng)學(xué)等領(lǐng)域。植被冠層地面LAI測量方法主要分為直接測量方法和間接測量方法。直接測量方法歷史悠久、技術(shù)成熟、測量精度較高，但由于需破壞性采樣，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，僅適用于小范圍測量。與直接測量方法相比，間接測量方法具有經(jīng)濟(jì)、高效等特點(diǎn)，因此一般情況下植被冠層地面LAI測量均采用間接測量方法。間接測量方法中又以光學(xué)測量方法應(yīng)用最為廣泛，其主要包括LA1-2000、HemiView, TRAC, DHP(Digital Hemispheral Photography,半球攝影方法)和SunScan等測量手段。大量研究表明，與直接測量方法相比，LAI光學(xué)測量方法通常會(huì)低估LAI真實(shí)值約20%~50%，地面LAI光學(xué)測量方法低估主要由植被冠層聚集效應(yīng)引起，因此開展植被冠層聚集效應(yīng)定量評估對應(yīng)地面LAI間接測量方法精度及可靠性至為重要。
[0003]傳統(tǒng)LAI光學(xué)測量方法理論模型均為間隙率模型，該模型假設(shè)冠層基本組分為混濁介質(zhì)，即空間分布為隨機(jī)分布。實(shí)際上絕大部分植被冠層的基本組分空間分布均不隨機(jī)，即冠層基本組分存在聚集效應(yīng)。冠層內(nèi)部兩個(gè)尺度(冠層基本組分和冠層基本組分內(nèi)部)均存在聚集效應(yīng)，因而可分為冠層基本組分聚集效應(yīng)和冠層基本組分內(nèi)部聚集效應(yīng)，同時(shí)冠層聚集指數(shù)又可分為冠層基本組分聚集指數(shù)(Ωβ)和木質(zhì)組分聚集指數(shù)(Ω^。鑒于森林冠層三維結(jié)構(gòu)的高度復(fù)雜性和異質(zhì)性，目前可用來定量評估冠層基本組分聚集效應(yīng)的有效手段和方法不多，主要包括TRAC、DHP、MV1、MCI等測量方法。TRAC、DHP方法可用于冠層基本組分聚集效應(yīng)定量評估，MCI方法可`同時(shí)應(yīng)用于森林冠層多天頂角、多方位角方向冠層基本組分和木質(zhì)組分聚集指數(shù)測量。與DHP方法相比，MCI采用框幅相機(jī)拍攝冠層多光譜影像，利用MCI冠層影像可直接測量冠層間隙和冠層要素的實(shí)際大小，因而MCI較DHP方法更適合于開展冠層基本組分和木質(zhì)組分聚集指數(shù)測量。DHP方法與其它方法，如TRAC相t匕，具有測量效率高、單次可測量多個(gè)天頂角方向冠層基本組分聚集指數(shù)等優(yōu)點(diǎn)，TRAC測量方法單次僅可測量太陽入射天頂角方向植被冠層冠層基本組分聚集指數(shù)，同時(shí)其測量需具備嚴(yán)格的天氣條件；DHP影像除可用于植被冠層聚集指數(shù)計(jì)算外，其還可用于植被冠層多天頂角方向間隙率及LAI計(jì)算；DHP影像作為對植被冠層結(jié)構(gòu)信息的永久記錄，其表達(dá)形式更為生動(dòng)、形象，更有利于半球影像利用及信息提取。目前常見的冠層聚集效應(yīng)定量評估算法不多，主要有4種:間隙大小分布算法(gap-size distribution algorithm)、有限長度平均算法(logarithmic gap averaging algorithm)、聯(lián)合法(the combination oflogarithmic gap averaging and gap size distribution algorithm)和偏析系數(shù)理論算法(Pielou segregation coefficient algorithm)。間隙大小分布算法由 Miller 等提出，后經(jīng)陳鏡明等進(jìn)一步發(fā)展并應(yīng)用于TRAC測量方法。間隙大小分布算法認(rèn)為在同一間隙率條件下，不同的冠層聚集效應(yīng)對應(yīng)不同的間隙大小分布，因而間隙大小分布可用于定量描述冠層要素的聚集效應(yīng)。Leblanc等之后將間隙大小分布算法拓展于半球影像開展森林冠層基本組分聚集指數(shù)測量，但由于半球影像其像素大小代表一定大小的立體角度值，因此間隙大小分布算法應(yīng)用于森林冠層聚集指數(shù)測量時(shí)開展了適應(yīng)性修改，同時(shí)采用了循環(huán)迭代的方法間接反演冠層基本組分大小參數(shù)。Lang等基于統(tǒng)計(jì)學(xué)提出了有限長度平均算法，其認(rèn)為在有限長度樣線上對冠層間隙取對數(shù)平均可消除冠層聚集效應(yīng)，有限長度為葉片平均單元大小的10倍。有限長度平均算法假設(shè)有限長度單元內(nèi)部冠層組分隨機(jī)分布，因此Leblanc等將間隙大小分布算法引入用于評估有限長度單元內(nèi)部冠層組分聚集效應(yīng)。
[0004]半球影像其像素大小代表一定的角度值，當(dāng)將間隙大小分布算法應(yīng)用于半球影像開展冠層聚集效應(yīng)評估時(shí)，迭代法反演的冠層基本組分大小結(jié)果常比樣地實(shí)測值大2-3倍，同時(shí)由于間隙大小分布算法其理論間隙大小單位常為m，因此上述兩個(gè)因素均給間隙大小分布算法測量精度帶來了較大的影響。有限長度平均算法認(rèn)為在有限長度樣線上對冠層間隙率取對數(shù)平均可消除冠層聚集效應(yīng)，有限單元長度為葉片平均單元大小的10倍，而當(dāng)將有限長度平均法應(yīng)用于半球影像時(shí)，由于半球影像像素大小單位為角度，因此無法解算以像素為單位的合理的有限長度單元大小，研究發(fā)現(xiàn)，不同的有限長度單位大小其植被冠層聚集指數(shù)測量結(jié)果差異顯著。
[0005]而以冠層平均高度作為先驗(yàn)知識(shí)用于植被冠層聚集指數(shù)測量，并克服目前相關(guān)算法存在的缺陷及不足，目前國內(nèi)外公開文獻(xiàn)還沒有報(bào)道。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的目的在于提供一種基于半球影像的植被冠層聚集效應(yīng)定量評估方法，該方法有利于提高評估的精度和可靠性。
[0007]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種基于半球影像的植被冠層聚集效應(yīng)定量評估方法，當(dāng)該方法采用間隙大小分布算法進(jìn)行聚集效應(yīng)定量評估時(shí)，包括以下步驟:
步驟Al:測量樣地內(nèi)所有單株樹木樹高,計(jì)算樣地冠層平均高度A，采集樣地內(nèi)典型樹葉或針葉簇，并統(tǒng)計(jì)其冠層基本組分平均大小Wp ；
步驟A2:采用半球成像觀測系統(tǒng)拍攝樣地冠頂或冠底半球影像；
步驟A3:對步驟A2獲得的半球影像進(jìn)行二值化處理，二值化后的半球影像僅有“黑”、“白”兩種像素，分別代表冠層基本組分及天空；
步驟A4:依次從步驟A3獲得的二值化半球影像序列中抽取環(huán)形樣線，其樣線寬度為I個(gè)像素，環(huán)形樣線在半球影像上對應(yīng)的天頂角與植被冠層聚集指數(shù)測量的天頂角一致，將從樣地各觀測點(diǎn)半球影像序列上抽取的樣線合并為一條完整的樣線，統(tǒng)計(jì)單個(gè)半球影像上環(huán)形樣線像素總數(shù);
步驟A5:將步驟Al獲得的冠層平均高度A代入式(1)計(jì)算半球影像像素實(shí)際尺寸大小
【權(quán)利要求】
1.一種基于半球影像的植被冠層聚集效應(yīng)定量評估方法，其特征在于，當(dāng)該方法采用間隙大小分布算法進(jìn)行聚集效應(yīng)定量評估時(shí)，包括以下步驟: 步驟Al:測量樣地內(nèi)所有單株樹木樹高,計(jì)算樣地冠層平均高度h，采集樣地內(nèi)典型樹葉或針葉簇，并統(tǒng)計(jì)其冠層基本組分平均大小Wp ； 步驟A2:采用半球成像觀測系統(tǒng)拍攝樣地冠頂或冠底半球影像； 步驟A3:對步驟A2獲得的半球影像進(jìn)行二值化處理，二值化后的半球影像僅有“黑”、“白”兩種像素，分別代表冠層基本組分及天空； 步驟A4:依次從步驟A3獲得的二值化半球影像序列中抽取環(huán)形樣線，其樣線寬度為I個(gè)像素，環(huán)形樣線在半球影像上對應(yīng)的天頂角與植被冠層聚集指數(shù)測量的天頂角一致，將從樣地各觀測點(diǎn)半球影像序列上抽取的樣線合并為一條完整的樣線，統(tǒng)計(jì)單個(gè)半球影像上環(huán)形樣線像素總數(shù); 步驟A5:將步驟Al獲得的冠層平均高度A代入式(I)計(jì)算半球影像像素實(shí)際尺寸大小
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于半球影像的植被冠層聚集效應(yīng)定量評估方法，其特征在于:所述步驟A4中，環(huán)形樣線抽取方法為:由一起點(diǎn)像素點(diǎn)開始，采用坐標(biāo)增量的方法確定環(huán)形樣線下一個(gè)像素點(diǎn)，以保證環(huán)形樣線上相鄰像素點(diǎn)間其圖像坐標(biāo)間距最小，依次循環(huán)，直至返回起點(diǎn)像素點(diǎn)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于半球影像的植被冠層聚集效應(yīng)定量評估方法，其特征在于:所述步驟A6中，所述第一測量間隙大小分布曲線兄i，其橫坐標(biāo)為間隙大小，縱坐標(biāo)為該間隙大小在樣線的總間隙率。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于半球影像的植被冠層聚集效應(yīng)定量評估方法，其特征在于:所述步驟A7中，所述第一間隙大小隨機(jī)分布曲線A1的計(jì)算步驟如下: 步驟A71:累加所述第一測量間隙大小分布曲線兄i中所有間隙大小的間隙率，得到總間隙率4 ; 步驟A72:將所述總間隙率&代入公式(2)計(jì)算總面積指數(shù):
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于半球影像的植被冠層聚集效應(yīng)定量評估方法，其特征在于:所述間隙大小移除的方法為:每次從對應(yīng)的間隙大小分布曲線中移除間隙大小最大的一個(gè)間隙大小類型，而不管該間隙大小類型是否在對應(yīng)的間隙大小分布曲線中存在多個(gè)數(shù)量。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于半球影像的植被冠層聚集效應(yīng)定量評估方法，其特征在于:所述步驟A12中，所述植被冠層聚集指數(shù)的計(jì)算方法如下:
7.一種基于半球影像的植被冠層聚集效應(yīng)定量評估方法，其特征在于，當(dāng)該方法采用有限長度平均算法進(jìn)行聚集效應(yīng)定量評估時(shí)，包括以下步驟: 步驟B1:測量樣地內(nèi)所有單株樹木樹高，計(jì)算樣地冠層平均高度A，采集樣地內(nèi)典型樹葉或針葉簇，并統(tǒng)計(jì)其冠層基本組分平均大小Wp ； 步驟B2:采用半球成像觀測系統(tǒng)拍攝樣地冠頂或冠底半球影像； 步驟B3:對步驟B2獲得的半球影像進(jìn)行二值化處理，二值化后的半球影像僅有“黑”、“白”兩種像素，分別代表冠層基本組分及天空； 步驟B4:依次從步驟B3獲得的二值化半球影像序列中抽取圓環(huán)區(qū)域，同心圓環(huán)中心線在半球影像上對應(yīng)的天頂角與植被冠層聚集指數(shù)測量的天頂角一致； 步驟B5:將所述冠層平均高度A代入式(5)得到環(huán)形區(qū)域中心線長度Z:
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103871065SQ201410114445
【公開日】2014年6月18日 申請日期:2014年3月26日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月26日
【發(fā)明者】鄒杰 申請人:福州大學(xué)