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观察光照对亚马逊热带森林高光谱植被指数的影响
摘要：因为Hyperion/地球观测的一个指向能力就是提高场景的重访时间，生成窄波段植被指数的时间序列研究亚马逊热带森林的物候期。在这项研究中，有来自于Hyperion的天底及非天底数据和不同的观测方向（前向散射和后向散射）选定十个的窄波段的植被指数，分析了季节性半落叶阔叶林在干燥的季节观测照明效应的敏感性。同样可以使用PROSAIL模型来模拟这种森林类型在两个方向的光谱响应。两个结果显示EVI和PRI是最各项异性的植被指数，而NDVI、SIPI、VOG植被指数对观测光照效应相对不敏感。比较其他的植被指数对NIR有较大的依赖性，EVI表现了不同的光谱行为。随着当地旱季的结束，太阳天顶角的降低，阴影的减少和光照效果的增强，EVI值从前向散射到后向散射增加。另一方面，与PROSAIL模拟的相比，随着前向散射阴影的增强，PRI则比较高。结果强调了当分析热带森林用具有指向能力的成像光谱仪甚至是通过大视场的光谱传感器收集植被指数的时间序列，考虑二向散射的重要性。
关键词：高光谱传感 Hyperion 植被指数 PROSAIL 热带森林 观测角度 方向性 干旱季节
1 介绍
高光谱仪器允许几个窄波段植被指数的计算，用于测量植被结构性质，例如叶绿素、叶面积指数LAI，冠层的生物量，例如色素、水分，植被的生理学，例如水压力(Roberts et al, 2011)。增强植被指数(EVI），归一化植被指数（NDVI)，可见大气阻力指数（VARI)和可见绿色指数（VIG)结构导向性的植被指数(Huete et al., 2002; Rouse et al., 1973; Gitelson et al., 2002)。结构不敏感色素指数（SIPI）、水敏感归一化红外指数（NDII)和归一化水体指数（NDWI)与植被冠层生物量有更多的联系(Penuelas et al., 1995; Hunt and Rock,1989; Gao, 1996)。红边归一化植被指数（RENDVI)，福格尔曼红边指数（VOG)生物性指定植被指数的例子，可以捕捉植被红边间隔（690-760nm)光谱变化(Gitelson et al., 1996; Vogelmann et al., 1993)。另一个生理指数是光化学反射指数（PRI）(Gamon et al., 1997)已经越来越被当做光合效率的指标(Garbulsky et al., 2011)。事实上，回顾Roberts et al(2011），一些植被指数有多重的用途。例如，叶面积指数的变化通常是由于传感器测量的冠层含水量的变化所引起的。因此，像NDVI和NDWI等植被指数与叶面积相关，也可以被用来估计植被的这类生物物理参数。
然而，由于植被反射率的各向异性，植被指数普遍受到观测光照效应的影响，这取决与几个因素，如：植被类型的冠层结构、冠层的构成、传感器的视场角、仪器获取非天底数据的指向能力和坐标位置（精度，维度；当地的地形位置），时间和数据获取的周期。事实上，Verrlst et al(2008）讨论过一些植被指数可以增强太阳天顶角和观测天顶角的影响。根据他们的讨论，与传统的宽带指数相比，窄波段植被指数对观测几何上的效果并没有得到充分的利用。
观测照明效果的文献报道，有计算于传感器大视场角的植被指数例如中分辨率成像光谱仪（MODIS)/Terra（Bhandari等人，2011）。在耕地上较大的MODIS NDVI值只要来自于前项散射方向和作物冠层闭合减小的方向性影响(Breunig et al., 2011)。在林地上，于NDVI相比MODIS EVI的观测天顶角的灵敏度更高(Sims et al., 2011)。Galvatilde;o et al. (2011)讨论，在干燥季节的热带森林，观测角度和MODIS EVI和Hyperion观测方向的敏感性，太阳照明依赖于天底观测指数。
图1 （a)在巴西马托格罗索州研究区位置。在（b）和（c），分别是Hyperion（波段位于1084 nm）垂直条纹去除前和后的影像。在（d），季节性半落叶阔叶林光谱平滑前后的表面光谱反射。
高光谱PRI最近被计算调整到从原来的十一个波段（531nm)到十三个波段（550nm)，计算于MODIS数据，PRI被阳光照射的冠层的观测角度所影响，与阴影冠层相比，有较低的PRI(Drolet et al., 2008; Garbulsky et al., 2011; Middleton et al., 2011)。当计算轨道的高光谱和多角度紧凑型高分辨率成像光谱仪(CHRIS/PROBA)，在450--1050nm范围内，PRI和其他窄波段的植被指数根据植被类型有不同的角反映(Verrelst et al., 2008)。
窄波段植被指数也可以从Hyperion/地球观测一号(EO-1)获得，一个推扫成像光谱仪获取196个在可见光（VIS)，近红外(NIR)，短波红外(SWIR)(400--2400nm)的校准波段的数据。空间分辨率是30米，带宽7.7公里（Pearlman et al.，2003）。传感器十六天的重访时间可由交叉跟踪减少，这意味着可以获得不同观测角度（天底及非天底）和方向（前项散射和后项散射）的Hyperion数据(Galvatilde;o et al., 2009)。因此，当分析Hyperion的植被指数的时间序列，有必要考虑在数据变化上面几何数据采集的潜在影响。
于此同时，基于计算机模拟，例如PROSAIL等辐射传输模型 (Jacquemoud et al., 2009) 可以被用于几个观测照明结构的快速模拟，他们是非常适合于研究生物物理冠层特性和反射或植被指数之间的关系。PROSAIL产生的高光谱分辨率数据可以被用来代表400-2500nm区间的光照和阴影冠层和卫星采集的数据模拟几何进行比较。
在这项研究中，假设在干燥季节的热带森林，认为光照效应对不同的高光谱的植被指数有不同的影响，产生的光谱变换与冠层光合活性不一定有联系。为了验证这个假设，我们用了2005年旱季巴西季节性半落叶林，19副天底及非天底的Hyperion影像，计算了10个选定的窄波段植被指数，分析采用了PROSAIL模拟热带雨林的光谱反射率为后续计算植被指数，考虑到不同的观测天顶角值和太阳天顶角值。
2 方法
2.1获取研究地区的Hyperion数据
研究区（7.6公里*50公里，中心坐标=S13◦1222和52◦2059）位于查询ecirc;原市，靠近古土著公园，在巴西Mato Grosso州（图1A）。根据当地雨量数据的检验，它有一个明确的枯水期（五月-九月），在六月和八月，降雨量一般低于10mm。根据Hyperion数据获取的时间，研究区域的选择是旱季太阳天顶角的振幅为16度。仪器在2005年不同的角度与方向获取了多个数据集。因此，有足够的站点来研究高光谱植被指数上可能的观测光照效应。
研究区包括大部分的保存季节性半落叶林，这个过渡的森林，靠近马托格罗索州的草原，也被称为季节性常绿阔叶林， Ivanaukas et al. (2008)描述。一个森林库存，2010年有20多个样本地块 (100 mtimes; 25 m)，径高ge;10 cm，树高平均17.13 plusmn; 1.30 m ，基底面积1.30plusmn;2.52平方米/公顷。树主要在第二第三层有不同的高度间隔：lt;10 m; 10–20 m; and gt;20 m。稀疏冠层高度大于30米的树也要被观察。森林覆盖率的观测范围为85%，有五种覆盖总数的75%：橄榄科（21%）（16%），桃金娘科，眼科 （15%）、茜草科（13%）和（10%）（annonaceace莫拉，2012）。
在2005年的旱季的太阳天顶角值为49◦（六月）到33◦ （九月），Hyperion获取19幅图像。一个额外获取的在10月15号的图像同样要被用来做参考。数据收集的是来自前向散射（正角度，8幅图）和后向散射（负角度，11幅图像）方向的天底观测（这里定义为le;10◦视角）和非天底观测。
比现在的大多数机载高光谱仪器，Hyperion具有较低的信噪比，需要仔细的图像预处理。测量的信噪于传感器相关的设计（例如，探测器的性能，空间和光谱分辨率，和电子系统噪声）的联系，从可见光到近红外逐渐降低，范围从可见光波段（550nm)的161到近红外波段（1025nm)的90，短波红外（2125nm)的40 (Pearlman et al 2003)。场景的信噪比受其他外部因素的影响（例如太阳天顶角，大气的影响）显示了在1649nm处的显示值与kawishar所获得的植被一致。估计4*4像素的同质季节性半落叶林的平均值和标准差数值。
表1 离天底点和非天底点的后向散射（负观测天顶角）和前向散射（正角）方向的2005年旱季Hyperion 图像。来自k–t方法计算的平均视角表示 。现场估计的在1649nm的均匀性季节性半落叶阔叶林的信噪比（SNR）。
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日期 |
太阳方位角 |
太阳天顶角 |
观测天顶角 |
观测几何 |
能见度 |
估计信噪比 （1649nm) |
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 |
5月19 6月2 6月4 6月11 6月20 6月27 7月6 7月11 7月13 7月22 7月27 8月3 8月7 8月12 8月19 8月23 8月28 9月4 9月13 |
46 41 44 42 44 43 45 42 45 48 45 45 52 49 50 57 55 56 62 |
47 47 48 48 49 49 49 47 48 49 45 43 46 42 39 43 38 35 33 |
—27 —4 —27 —17 —28 —17 —27 9 —16 —27 9 21 —27 9 21 —27 9 21 9 |
非天底 天底 非天底 非天底 非天底 非天底 非天底 非天底 非天底 非天底 天底 非天底 非天底 天底 非天底 非天底 天底 非天底 天底 |
15 132 51 78 24 69 34 98 77 36 116 123 40 35 56 18 22 12 44 |
36 23 32 26 33 20 32 22 23 31 22 26 30 24 28 32 28 33 26 |
辐射校准水平1R产品以前于暗电流校正，传感器偏差和具体的伪影有联系，他包括一个坏的像素研磨，由于检测或者校准问题的故障，通常观测Hyperiontu图像时可以看见竖条纹，条纹的不同类型和位置Goodenough等人讨论过（2003）。在这项研究中，用他们两边的平均值来代替像素或纵列的不准的值的算法来减少条纹的影响。例子是Hyperion的原图和条纹去除后的图像，图1b和c.
从地表辐射到地表反射率图像的转换是一个基于MODTRAN4的视线大气光谱立方体分析的快速行（FLAASH）方法 (Felde et al., 2003; ITT Visual Information Solutions, 2009)。我们选择了一个热带大气气溶胶模型，使用二进制（K–T）的方法对气溶胶的量和现场平均能见度进行估计（考夫曼等人，1997）。可视范围从12到132公里（表1）。从1130 nm处的吸收
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