摘要
玉米是我国主要的粮食作物之一，其种植面积居于国内农作物种植面积前列，是当前我国总产量最高的粮食作物。光合作用是玉米生长的能量和物质来源，对玉米的长势和产量有着直接影响。因此，实现玉米光合作用监测具有重要参考价值。 叶面积指数（LAI）和光合有效辐射（PAR）作为影响光合作用强弱的重要指标，与农作物产量和粮食安全等有直接联系，同时也为提出更合理的种植策略提供参考。遥感技术因其大区域、长时间观测的特点，为实现作物冠层LAI和PAR的实时监测提供了数据保障，在农作物监测研究中发挥着重要作用。 本文基于DART（DiscreteAnisotropicRadiativeTransfer）模型，对玉米冠层LAI垂直分布进行反演。首先，基于三层垂直分布场景，利用DART模型对玉米冠层PAR垂直分布进行模拟，为后续构建模拟数据集提供理论支持。其次，构建冠层反射率和PAR模拟数据集，基于模拟数据集构建LAI和PAR单参数反演模型。最后，以单参数反演模型为约束条件，通过求解约束化问题实现基于高光谱植被指数的LAI垂直分布反演。 本文的主要研究内容和结论如下： 1、结合EFAST（ExtendedFourierAmplitudeSensitivityTest）全局敏感性分析方法，分层分析DART模型输入参数对玉米冠层PAR模拟的影响。结果表明，叶面积指数（LAI）、叶片倾角分布(LAD)、太阳天顶角(Sz)、叶片叶绿素含量（LCC）为玉米PAR模拟的敏感因子。其中，玉米上、中层叶片参数的变化对冠层PAR垂直分布的影响较为明显，下层叶片参数的变化对PAR垂直分布无明显影响；随着太阳天顶角（Sz）的增大，玉米植株各垂直层内的PAR均会降低。 2、对DART模型输入参数进行优化，利用三层垂直分布模拟场景，实现对玉米冠层PAR垂直分布模拟。针对LAD以及建模体素大小（Vsize）两个输入参数，选取部分野外实验PAR数据，利用穷举搜索的方式进行建模，以模拟数据精度最高时对应的LAD和Vsize参数值作为最终优化值，并以此为输入模拟整个实验区的PAR垂直分布。研究结果表明，玉米上、中、下层PAR模拟精度R2分别为0.76、0.85和0.74，RMSE分别为64.1umol/m2·s、61umol/m2·s和20.1umol/m2·s，说明经参数优化后的模型能较好地模拟玉米冠层PAR的垂直分布，也为后续构建PAR模拟数据集，进行LAI垂直分布反演提供理论依据。 3、利用DART模型构建的玉米冠层反射率和光合有效辐射模拟数据集，建立基于光谱植被指数的LAI和PAR单参数反演模型，并以单参数反演模型为约束，实现了基于条件约束的玉米冠层LAI垂直分布反演。以比尔朗伯定律中LAI和PAR的定量关系为约束条件，以LAI和PAR单参数反演模型的置信度乘积最大为约束目标，采用拉格朗日乘子法求解约束化问题，实现LAI垂直分布的反演。研究结果表明，条件约束的反演方法能有效提高LAI垂直分布的反演精度，玉米上、中、下层LAI反演精度R2分别为0.92、0.77和0.62，RMSE分别为0.11m2/m2、0.42m2/m2和0.33m2/m2。
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