国家自然科学基金重点项目
“农田遥感监测机理与生态过程关键参数反演”
成果简介
项目名称： 农田遥感监测机理与生态过程关键参数反演（41230747）
项目承担单位：北京大学
项目负责人 ：秦其明 教授
项目主要完成人：范闻捷、法文哲、任华忠、冯海霞、吴伶、高中灵、周公器、隋娟等
项目来源：国家自然科学基金委
项目起止时间：2013.01-2017.12
成果简介
本项目针对农田生态过程参数反演亟待解决的关键问题，以农田生态过程变化遥感监测为主线，从机理、方法、模型与应用四个方面深入探索与研究了农田遥感监测机理与生态过程关键参数反演涉及的关键问题。在机理研究方面，通过开展农田土壤-植被二元体系在不同电磁波谱段中的响应特性分析与观测试验，形成了一系列涵盖可见光-近红外、热红外和微波波段的农田地表与电磁波作用的机理模型，其中植被-土壤混合光谱模型揭示了植被覆盖度与混合光谱红边之间的联系；作物全生育期二向性反射率统一模型在分析、总结已有各类模型的基础上，得到了适用于不同入射光条件、不同生育期、不同作物类型的冠层二向性反射统一模型，实现了几何光学原理、聚集指数和再碰撞理论的有机结合；垄行农田结构雷达后向散射模型揭示了周期性地表散射机理，实现了农田特有的垄行结构的定量化表达。在农田参数反演方面，综合利用国内外新型遥感平台的多源多时相遥感数据，进行了参数反演方法的研究，提出了土壤温度、土壤水分、作物叶面积、作物叶绿素含量、作物冠层温度等农田参数的新型反演技术，提高了参数的反演精度。在农田生态过程的动态监测方面，提出了区域尺度遥感-作物生长模型同化框架和作物长势动态监测的数据同化优化方案，将作物生长关键时相和面向研究对象的空间分辨率作为同化时空尺度，在保证同化精度的前提下提高了区域同化效率，实现了大区域作物长势的高效、高精度动态监测；在应用示范方面，本研究开发了两套用于参数反演和灾害监测的业务化应用软件系统，探索和发挥了我国国产高分卫星服务于我国农业监测的价值，并在河北、山东、陕西、甘肃等地开展了推广示范应用。相关结果补充了我国农情监测遥感机理的科学实验基础，为我国农业政策的制订和粮食贸易决策提供了科学的依据。
本项目取得了大量成果，发表了学术论文36篇，获得2项国家发明专利，2项软件著作权，并形成1部专著，专著首次以农田遥感做为切入点，对相关机理、建模、方法与应用做了深入的阐述，对农田生态过程监测具有重要的意义。
一、主要研究成果
1. 在基础理论研究方面，基于能量守恒原理，引入再碰撞概率的概念，建立了均匀连续植被的FAPAR定量遥感模型。同时构建了适用于不同入射光条件、不同生育期、不同播种类型作物冠层二向性反射统一模型。基于统一模型多次散射项表达和再碰撞概率理论，进一步构建了植被反照率模型。
再碰撞概率示意图
2. 在农田生态过程关键参数方面，本项目基于多源多时相遥感数据，对农田生态系统不同作物的LAI、FPAR、植被覆盖度、叶片水分和冠层温度进行了遥感反演，相关结果补充了我国农情监测遥感机理的科学实验基础。
华北地区土地利用分类图 华北地区平均土壤水分空间分布图
土壤水分与NDVI的相关系数以及出现最大相关系数时的滞后时间
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(a) 返青期 |
(b) 拔节期 |
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(c) 抽穗期 |
(d) 乳熟期 |
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冬小麦生长关键时相LAI区域化反演
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3. 农田综合观测实验方面，项目组依据观测计划，于2013年-2017年分别在河北、山东、陕西、甘肃等地开展了多次农田参数野外实验，为农田关键参数反演提供了丰富的数据源；并同时进行了多次室内定量控制实验，发现了土壤植被混合光谱随覆盖度变化的变化规律，与不同土壤含水量下的光谱响应规律，为农田生态过程监测、关键参数反演提供了实验与理论依据。
实验场景
二、代表性论文
1. Chengye Zhang, Qiming Qin, Tianyuan Zhang, Yuanheng Sun, Chao Chen. Endmember extraction from hyperspectral image based on discrete firefly algorithm (EE-DFA). ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2017, 126: 108-119.
2. Chengye Zhang, Huazhong Ren, Qiming Qin, Okan K. Ersoy. A new narrow band vegetation index for characterizing the degree of vegetation stress due to copper: the copper stress vegetation index (CSVI), Remote Sensing Letters. 2017, 8:6, 576-585.
3. Xiru Xu, Wenjie Fan, Jucai Li, Peng Zhao, Gaoxing Chen. A unified model of bidirectional reflectance distribution function for the vegetation canopy[J]. 中国科学:地球科学, 2017, 60(3):463-477.
4. Huazhong Ren, Rongyuan Liu, Qiming Qin, Wenjie Fan, LeYu, Chen Du. Mapping finer-resolution land surface emissivity using Landsat images in China: Finer-resolution land surface emissivity[J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2017.
5. Chen Du, Huazhong Ren, Qiming Qin, Jinjie Meng, Shaohua Zhao. A practical split-window algorithm for estimating land surface temperature from Landsat 8 data. Remote Sensing, 2015,7(1), 647-665.
6. Huazhong Ren, Chen Du, Rongyuan Liu, Qiming Qin, Guangjian Yan, Zhao-Liang Li, Jinjie Meng. Atmospheric water vapor retrieval from Landsat 8 thermal infrared images. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2015, 120(5): 1723-1738.
7. Huazhong Ren, Chen Du, Rongyuan Liu, Qiming Qin, Jinjie Meng, Zhao-Liang Li, Guangjian Yan. Evaluation of Radiometric Performance for the Thermal Infrared Sensor Onboard Landsat 8, Remote Sensing, 2014, 6(12), 12776-12788.
8. Wenjie Fan, Yuan Liu, Xiru Xu, Gaoxing Chen, Beitong Zhang. New FAPAR Analytical Model Based on the Law of Energy Conservation: A Case Study in China, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2014, 7(9), 3945-3955.
9. Ling Wu, Xiangnan Liu, Xiaopo Zheng, Qiming Qin, Huazhong Ren, Yuejun Sun. Spatial scaling transformation modeling based on fractal theory for the leaf area index retrieved from remote sensing imagery. Journal of Applied Remote Sensing, 2015, 9(1), 096015.
10. Yuejun Sun, Xiaopo Zheng, Qiming Qin, Qingye Meng, Zhongling Gao, Huazhong Ren, Ling Wu, Jun Wang, Jianhua Wang. Modeling Soil Spectral Reflectance with Different MassMoisture Content. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2015, 35(08), 2236-2240.
11. Xiaopo Zheng, Yuejun Sun, Qiming Qin, Huazhong Ren, Zhongling Gao, Ling Wu, Qingye Meng, Jianhua Wang. Bare Soil Moisture Inversion Model Based on Visible-Shortwave Infrared Reflectance. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2015, 35(08), 2113-2118.
12. Lu Wang, Wenjie Fan, Xiru Xu, Yuan Liu. Scaling Transform Method for Remotely Sensed FAPAR Based on FAPAR-P Model, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2015, 12(4), 706-710.
13. Jingjing Peng, Wenjie Fan, Xiru Xu, Lizhao Wang, Qinhuo Liu, Jvcai Li, Peng Zhao. Estimating crop Albedo in the application of a physical model based on the law of energy conservation and spectral invariants, Remote Sensing, 2015, 7(11), 15536-15560.
三、专著
专著信息：秦其明, 范闻捷, 任华忠, 等. 农田定量遥感理论、方法与应用[M]. 北京: 科学出版社. 2018.
四、国家发明专利
专利信息：
[1] 秦其明, 张宁, 王金梁, 等. 一种农作物总初级生产力的遥感估算方法及系统:, CN 103886213 A[P]. 2014.
[2] 秦其明, 孟庆野. 一种土壤与植被混合光谱测量方法及模拟系统:, CN 103499529 A[P]. 2014.
一种农作物总初级生产力的遥感估算方法及系统 一种土壤与植被混合光谱测量方法及模拟系统
五、软件著作权
软件著作权信息：
[1] 农田生态系统遥感诊断软件平台 [简称：RSDSFM] V1.0. CN 2014SR005519.
[2] 基于高分四号卫星数据的地表参数反演系统 [简称：GF4-LSPRS] V1.0. CN 2016SR282374.
农田生态系统遥感诊断软件平台 基于高分四号卫星数据的地表参数反演系统
六、人才培养
博士生：沈心一、董恒、张宁、王金梁、杜宸、何连
硕士生：郑小坡、孙越君、孟晋杰、孟庆野、王璐、孙元亨
