一种植被冠层多光谱成像系统的实现方法与流程

本发明涉及植被冠层多光谱成像技术领域，特别是涉及一种植被冠层多光谱成像系统的实现方法。

背景技术：

叶面积指数(leaf area index，LAI)为无量纲，它可定义为单位地表面积上所有绿色植物器官表面积的一半。作为表征植被冠层结构的核心参数之一，目前LAI已广泛应用于植被生长及生产力模型、作物生长模型、净初级生产力模型、大气模型、水文模型等模型以及林学、植物学、生态学、农学等领域。

光合有效辐射作为植物光合作用中合成碳水化合物的主要能源，其在植物冠层内的分布即可影响植物的生物产量的变化，又可导致植物形态结构的变化。因此植被冠层光合有效辐射分布可广泛应用于林学、植物学、农学等领域。

植被冠层地面LAI测量方法主要分为直接测量方法和间接测量方法。间接测量方法包括相对生长测定法、斜点样方法和光学测量法。目前实际应用当中主要采用光学测量方法测量植被冠层LAI，该测量方法所使用的仪器主要包括LAI-2000、HemiView、TRAC、DHP(Digital Hemispheral Photography，半球摄影方法)和SunScan等。大量研究表明，与直接测量方法相比，LAI光学测量方法通常会低估LAI约20％～50％。地面LAI光学测量方法测量误差主要来源于三个误差来源，即木质总面积比参数测量、聚集指数测量、地形效应，因此开展植被冠层木质总面积比参数及聚集指数测量对于提高地面LAI间接测量精度及可靠性至为重要。

传统LAI光学测量方法理论模型均为间隙率模型，该模型假设冠层基本组分为混浊介质，即空间分布为随机分布。实际上绝大部分植被冠层的基本组分空间分布均不随机，即冠层基本组分存在聚集效应。植被冠层内部两个尺度(冠层基本组分和冠层基本组分内部)均存在聚集效应，因而可分为冠层基本组分聚集效应和冠层基本组分内部聚集效应，因而聚集指数又可分为冠层基本组分聚集指数(Ωe)和木质组分聚集指数(Ωw)。目前常用的聚集指数计算算法有间隙大小分布算法、有限长度平均法、偏析系数法、间隙大小分布与有限长度平均联合法等算法。由于目前传统的光学测量方法不具备对植被冠层在多个波段成像，因此其无法实现植被冠层木质组分聚集指数测量，而木质组分聚集指数测量对于植被冠层木质面积指数精确测量又至关重要。

传统的森林冠层LAI测量方法均无法有效区分植被冠层木质组分(树干、枝条、果实等非光合作用组分)及冠层基本组分(树叶)，从而导致其测量结果均为总面积指数(Plant area index)。实际应用时由于仅需要植被冠层LAI参数，而非PAI参数，从而导致传统光学测量方法常难以直接满足实际应用需求。通过结合植被冠层多光谱影像，基于一定的测量方案和计算模型可计算植被冠层木质总面积比参数，从而实现将传统光学测量方法的测量结果(PAI)转换为现实应用所需的LAI。

传统的植被冠层光合有效辐射测量常基于鱼眼影像(可见光波段)计算，由于鱼眼影像(可见光波段)收集易受天气条件影响，同时鱼眼影像本身较易曝光过度，从而导致冠层光和有效辐射计算精度降低。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的是提供一种植被冠层多光谱成像系统的实现方法，该方法能够对植被冠层高精度观测及测量、系统成本低、野外作业效率高。

本发明采用以下方案实现：一种植被冠层多光谱成像系统的实现方法，包括以下步骤：

步骤S1：改造一单反相机，使其可在近红外波段成像；

步骤S2：将所述单反相机置于云台以及三脚架上，转动云台至设定天顶角及方位角方向，安装鱼眼镜头、长焦镜头或定焦镜头，并在镜头上安装滤镜；

步骤S3：使所述单反相机在近红外单个波段或可见光及近红外两个波段或多波段成像，完成上半球方向植被冠层多光谱成像；

步骤S4：将收集的植被冠层多光谱影像进行分类；

步骤S5：以分类影像为基础计算植被冠层木质总面积比参数、聚集指数以及太阳光合有效辐射分布。

进一步地，所述步骤S1中，所述单反相机包括Nikon D300、Nikon D80、Canon 5D、Canon 70D、Canon 700D、Nikon D7100、微单相机，以及其它类型的相机成像系统。

进一步地，所述步骤S1中，对所述单反相的机进行改造是将单反相机内部CCD原件前部的红外截止滤镜替换为近红外滤镜，所述红外截止滤镜为低通道滤镜。

进一步地，所述步骤S2中，所述云台在方位角方向实现0°-360°方向转动，在天顶角方向实现在0°-180°方向转动。

进一步地，所述步骤S3中，所述可见光及近红外两个波段成像通过替换镜头前滤片的方法实现同一天顶角及方位角方向植被冠层多光谱成像。

进一步地，所述步骤S3中，当单反相机搭载的镜头为鱼眼镜头时，所述单反相机镜头方向应朝天顶方向，所述单反相机单次成像即可实现上半球方向植被冠层多光谱成像；当单反相机相机搭载的镜头为长焦或定焦镜头时，将半球方向在天顶角及方位角方向分别等分为若干个天顶角及方位角区间，所述单反相机在每一个天顶角及方位角方向均进行植被冠层多光谱成像。

进一步地，所述步骤S4中，所述植被冠层多光谱影像分类采用监督分类或分监督分类方法对植被冠层可见光及近红外波段影像分类，则植被冠层影像分为木质组分、树叶及天空三大类。

进一步地，所述步骤S5中，所述植被冠层木质总面积比参数的技术以分类影像上木质组分、树叶及天空组分的间隙率为基础，根据比尔定律计算方法计算采样点PAI和WAI，进而推导出采样点植被冠层木质总面积比参数，具体计算步骤如下：

步骤S511：将天顶角方向依次划分为9个天顶角区间，即(0°-5°)、(5°-15°)、(15°-25°)、(25°-35°)、(35°-45°)、(45°-55°)、(55°-65°)、(>65°-75°)、(75°-85°)，分别统计各个分类影像上天空、树叶、木质组分及土壤组分的像素个数，对每个天顶角区间各方位角方向分类影像上天空、树叶、木质组分及土壤组分的像素个数累加，得到9个天顶角方向天空、树叶、木质组分及土壤组分的像素总数；

步骤S512：各天顶角区间天空、树叶和土壤组分的像素总和与影像像素总数的比值即为木质组分的间隙率p(θ_wi)，而天空的像素总和与影像像素总数的比值即为冠层基本组分的间隙率p(θ_pi)，各天顶角区间的有效总面积指数PAI_ei和木质面积指数WAI_ei计算方法如下：

PAI_ei＝-ln[p(θ_pi)]cos(θ_i)，W_i＝sin(θ_i)d(θ_i)

WAI_ei＝-ln[p(θ_wi)]cos(θ_i)，W_i＝sin(θ_i)d(θ_i)

式中，i为天顶角区间编码，θ_i为天顶角；

采样点有效总面积指数PAI_e和木质面积指数WAI_e计算方法如下：

${\mathrm{PAI}}_e=2\underset{i=1}{\overset{9}{\Σ}}{\mathrm{PAI}}_{ei}{W}_i$

${\mathrm{WAI}}_e=2\underset{i=1}{\overset{9}{\Σ}}{\mathrm{WAI}}_{ei}{W}_i$

式中，W_i为第i个天顶角区间的权重，其在9个天顶角区间的权重分别为0.0038、0.0303、0.0597、0.0873、0.1122、0.1337、0.1512、0.1640、0.2578。

步骤S513：采样点有效木质面积指数WAI_ei和总面积指数PAI_ei的比值即为采样点植被冠层木质总面积比参数。

进一步地，所述步骤S5中，所述聚集指数的计算以分类影像为基础，通过提取木质组分、冠层基本组分间隙率或木质组分及冠层基本组分样线，根据冠层基本组分及木质组分聚集指数算法计算植被冠层木质组分及冠层基本组分聚集指数，具体计算步骤如下：

步骤S521：将观测天顶角划分为81个天顶角区间，步长为1°，即分为0°-80°；逐一对各天顶角区间所有方位角方向分类影像循环，累加影像上天空、树叶、木质组分及土壤组分的像素个数，得到各天顶角方向天空、树叶、木质组分及土壤组分像素总数；

步骤S522：各天顶角区间天空、树叶和土壤组分的像素总和与影像像素总数的比值即为木质组分的间隙率p(θ_wi)，而天空的像素总和与影像像素总数的比值即为冠层基本组分的间隙率p(θ_pi)，各天顶角区间的冠层基本组分CI_e(θ_i)及木质组分聚集指数CI_w(θ_i)计算方法如下：

${\mathrm{CI}}_e\left({\mathrm{\θ}}_i\right)=\frac{ln\[\stackrel{\‾}{p\left({\mathrm{\θ}}_{pi}\right)}\]}{\stackrel{\‾}{\ln \[p\left({\mathrm{\θ}}_{pi}\right)\]}}$

${\mathrm{CI}}_w\left({\mathrm{\θ}}_i\right)=\frac{ln\[\stackrel{\‾}{p\left({\mathrm{\θ}}_{wi}\right)}\]}{\stackrel{\‾}{\ln \[p\left({\mathrm{\θ}}_{wi}\right)\]}}.$

进一步地，所述步骤S5中，所述太阳光合有效辐射分布的计算以半球方向分类影像木质组分、树叶及天空组分的间隙率为基础，根据太阳光合有效辐射分布计算模型计算植被冠层各天顶角及方位角方向太阳光合有效辐射分布，具体计算步骤如下：

步骤S531：将半球影像在天顶角及方位角方向分别等分为9和12等分，即剖分为108个圆环，逐一对各天顶角圆环上天空、树叶、木质组分及土壤组分像素总数进行统计，得到各天顶角圆环天空、树叶、木质组分及土壤组分像素总数；

步骤S532：各天顶角圆环内天空组分像素总和与圆环像素总数的比值即为各天顶角圆环冠层基本组分的间隙率p(θ_{m_n})，各天顶角区间内所有圆环天空的像素总和与此天顶角区间圆环像素总数的比值即为该天顶角区间冠层基本组分间隙率p(θ_i)；设天空为匀质天空，植被冠层顶部太阳直射PAR辐射强度为0.55，天空散射PAR辐射强度为0.45，则采样点太阳直射PAR(PAR_Dir)和天空散射PAR(PAR_Dif)计算方法如下：

PAR_Dir＝0.55*p(θ_{m_n})

PAR_Dif＝0.45*p(θ_i)

其中，p(θ_{m_n})为太阳入射天顶角及方位角方向所在圆环区间的冠层基本组分间隙率。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：提供一套低成本、多用途、可扩展性强的植被冠层多光谱成像系统的实现方法，基于该系统及方法可获取植被冠层多光谱影像，并可基于植被冠层多光谱影像提取植被冠层木质总面积比参数、聚集指数及光合有效辐射分布，从而提高植被冠层结构参数及光合有效辐射分布地面测量精度。

附图说明

图1是本发明实施例的实施流程图。

图2是本发明实施例中可见光波段植被冠层多光谱影像示意图。

图3是本发明实施例中近红外波段植被冠层多光谱影像示意图。

图4是本发明实施例中植被冠层多光谱影像的冠层组分分类影像示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

本实施例提供一种植被冠层多光谱成像系统的实现方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤S1：改造单反相机Nikon D300S使其具备近红外波段成像能力；

步骤S2：将相机置于云台(曼富图全景云台MH303SPH)及三脚架(曼富图MT055CXPRO4)，转动云台至设定天顶角及方位角方向，安装鱼眼镜头(Sigma 4.5mm鱼眼镜头)或长焦镜头(尼康尼康AF-SDX 18-200)，并在镜头上安装滤镜(Nature HL-OPTICS截红外滤镜),Nature HL-OPTICS 760nm,Nature HL-OPTICS 850nm)；

步骤S3：使相机在近红外单个波段或者可见光及近红外两个波段成像，按照设定方案完成上半球方向冠层多光谱成像；

当相机镜头为鱼眼镜头(Sigma 4.5mm鱼眼镜头)时，调整云台使相机镜头朝向至所需方向，如天顶方向、垂直于地平面等，设置相机成像参数，使用快门控制相机分别在近红外和可见光波段成像。

当相机镜头为长焦镜头(尼康尼康AF-S DX 18-200)时，植被冠层多光谱影像观测步骤如下：

①.调整云台使相机镜头朝向至所需方向，如天顶方向、垂直于地平面等，设置相机成像参数，在长焦镜头上安装截红外滤镜，使用快门控制相机可见光波段成像(380nm-700nm)。

②.保持云台的方位角和天顶角朝向不变，在长焦镜头上安装760nm红外滤镜，使用快门控制相机在近红外波段(760nm-960nm)成像。

③.保持云台的方位角和天顶角朝向不变，在长焦镜头上安装850nm红外滤镜，使用快门控制相机在近红外波段(850nm-960nm)成像。

④.调整云台至所需方位角及天顶角方向，重复①-③步骤，直至完成设定的所有方位角及天顶角方向观测。

步骤S4：采用ENVI 4.7遥感处理软件对植被冠层多光谱影像进行分类，其分类步骤如下：

①.采用人工匹配的方法对同一方位角及天顶角方向的可见光及近红外像对进行配准，影像匹配的方法选择“Image-to-Image”，匹配的控制点数量不能少于10个，且控制点需均匀分布于影像区域，控制点相对误差应小于1.5个像素。

②.将匹配好的像对采用ISODATA非监督分类方法分类，分监督分类的参数设置为：子类数目为24，标准方差为0.5，循环次数可设为50-60，每类最少像元数目可设为30。进一步将24个子类分别归类至天空、树叶、木质组分及土壤等四大类，将各大类中的子类合并，合并后的分类影像转换为bmp格式影像。

步骤S5：以分类影像为基础计算植被冠层木质总面积比参数、聚集指数及太阳光合有效辐射分布。

在本实施例中，所述步骤S5中，所述植被冠层木质总面积比参数的技术以分类影像上木质组分、树叶及天空组分的间隙率为基础，根据比尔定律计算方法计算采样点PAI和WAI，进而推导出采样点植被冠层木质总面积比参数，具体计算步骤如下：

步骤S511：将天顶角方向依次划分为9个天顶角区间，即(0°-5°)、(5°-15°)、(15°-25°)、(25°-35°)、(35°-45°)、(45°-55°)、(55°-65°)、(>65°-75°)、(75°-85°)，分别统计各个分类影像上天空、树叶、木质组分及土壤组分的像素个数，对每个天顶角区间各方位角方向分类影像上天空、树叶、木质组分及土壤组分的像素个数累加，得到9个天顶角方向天空、树叶、木质组分及土壤组分的像素总数；

步骤S512：各天顶角区间天空、树叶和土壤组分的像素总和与影像像素总数的比值即为木质组分的间隙率p(θ_wi)，而天空的像素总和与影像像素总数的比值即为冠层基本组分的间隙率p(θ_pi)，各天顶角区间的有效总面积指数PAI_ei和木质面积指数WAI_ei计算方法如下：

PAI_ei＝-ln[p(θ_pi)]cos(θ_i)，W_i＝sin(θ_i)d(θ_i)

WAI_ei＝-ln[p(θ_wi)]cos(θ_i)，W_i＝sin(θ_i)d(θ_i)

式中，i为天顶角区间编码，θ_i为天顶角；

采样点有效总面积指数PAI_e和木质面积指数WAI_e计算方法如下：

${\mathrm{PAI}}_e=2\underset{i=1}{\overset{9}{\Σ}}{\mathrm{PAI}}_{ei}{W}_i$

${\mathrm{WAI}}_e=2\underset{i=1}{\overset{9}{\Σ}}{\mathrm{WAI}}_{ei}{W}_i$

式中，W_i为第i个天顶角区间的权重，其在9个天顶角区间的权重分别为0.0038、0.0303、0.0597、0.0873、0.1122、0.1337、0.1512、0.1640、0.2578。

步骤S513：采样点有效木质面积指数WAI_ei和总面积指数PAI_ei的比值即为采样点植被冠层木质总面积比参数。

在本实施例中，所述步骤S5中，所述聚集指数的计算以分类影像为基础，通过提取木质组分、冠层基本组分间隙率或木质组分及冠层基本组分样线，根据冠层基本组分及木质组分聚集指数算法计算植被冠层木质组分及冠层基本组分聚集指数，具体计算步骤如下：

步骤S521：将观测天顶角划分为81个天顶角区间，步长为1°，即分为0°-80°；逐一对各天顶角区间所有方位角方向分类影像循环，累加影像上天空、树叶、木质组分及土壤组分的像素个数，得到各天顶角方向天空、树叶、木质组分及土壤组分像素总数；

步骤S522：各天顶角区间天空、树叶和土壤组分的像素总和与影像像素总数的比值即为木质组分的间隙率p(θ_wi)，而天空的像素总和与影像像素总数的比值即为冠层基本组分的间隙率p(θ_pi)，各天顶角区间的冠层基本组分CI_e(θ_i)及木质组分聚集指数CI_w(θ_i)计算方法如下：

${\mathrm{CI}}_e\left({\mathrm{\θ}}_i\right)=\frac{ln\[\stackrel{\‾}{p\left({\mathrm{\θ}}_{pi}\right)}\]}{\stackrel{\‾}{\ln \[p\left({\mathrm{\θ}}_{pi}\right)\]}}$

${\mathrm{CI}}_w\left({\mathrm{\θ}}_i\right)=\frac{ln\[\stackrel{\‾}{p\left({\mathrm{\θ}}_{wi}\right)}\]}{\stackrel{\‾}{\ln \[p\left({\mathrm{\θ}}_{wi}\right)\]}}.$

在本实施例中，所述步骤S5中，所述太阳光合有效辐射分布的计算以半球方向分类影像木质组分、树叶及天空组分的间隙率为基础，根据太阳光合有效辐射分布计算模型计算植被冠层各天顶角及方位角方向太阳光合有效辐射分布，具体计算步骤如下：

步骤S531：将半球影像在天顶角及方位角方向分别等分为9和12等分，即剖分为108个圆环，逐一对各天顶角圆环上天空、树叶、木质组分及土壤组分像素总数进行统计，得到各天顶角圆环天空、树叶、木质组分及土壤组分像素总数；

步骤S532：各天顶角圆环内天空组分像素总和与圆环像素总数的比值即为各天顶角圆环冠层基本组分的间隙率p(θ_{m_n})，各天顶角区间内所有圆环天空的像素总和与此天顶角区间圆环像素总数的比值即为该天顶角区间冠层基本组分间隙率p(θ_i)；设天空为匀质天空，植被冠层顶部太阳直射PAR辐射强度为0.55，天空散射PAR辐射强度为0.45，则采样点太阳直射PAR(PAR_Dir)和天空散射PAR(PAR_Dif)计算方法如下：

PAR_Dir＝0.55*p(θ_{m_n})

PAR_Dif＝0.45*p(θ_i)

其中，p(θ_{m_n})为太阳入射天顶角及方位角方向所在圆环区间的冠层基本组分间隙率。

采用以上方法得到的植被冠层多光谱影像及其冠层组分分类示意图如图2-图4所示。

上述实例采用有限长度平均算法作为植被冠层聚集指数测量算法，但本发明所采用的植被冠层聚集指数测量算法不受上述实例的限制，如间隙大小分布算法、联合法等同样也可采用本发明中涉及的冠层多光谱影像测量植被冠层聚集指数，其它的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

上述实例开展木质总面积比参数测量时，有效总面积指数和有效木质面积指数参数未考虑冠层聚集效应影响，但本发明所采用的木质总面积比参数测量方法不受上述实例的限制，其参与木质总面积比参数测量的总面积指数和木质面积指数可考虑冠层聚集效应影响，其它的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

上述实例开展植被冠层太阳光合有效辐射分布计算时假设天空为匀质天空，植被冠层顶部太阳直射PAR辐射强度为0.55，天空散射PAR辐射强度为0.45，但本发明所采用的植被冠层太阳光合有效辐射分布计算不受上述假设条件的限制，其它的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。