论文总字数：15922字
目 录
1 引言 4
1.1 国内研究进展 4
1.2 国外研究进展 5
2 PROSAIL模型的原理 5
2.1 PROPECT与SAIL模型的耦合 6
2.2 PROSAIL模型的程序运作 7
2.2.1 PROSAIL各输入参数的描述 7
2.2.2 PROSAIL模型的流程图 7
3 模型各参数对植被光学属性的敏感性分析 9
3.1 对叶绿素含量(Cab)的敏感性分析 9
3.2 对类胡萝卜素含量(Car)的敏感性分析 11
3.3 对棕色素含量(Cbrown)的敏感性分析 12
3.4 对水分含量(Cw)的敏感性分析 14
3.5 对干物质含量(Cm)的敏感性分析 15
3.6 对叶片结构参数(Ns)的敏感性分析 15
3.7 对叶面积指数(LAI)的敏感性分析 16
3.8 对热点参数(hspot)的敏感性分析 17
3.9 对平均叶倾角(angl)的敏感性分析 18
3.10 对太阳天顶角(tts)的敏感性分析 18
3.11 对土壤反射特性(psoil)的敏感性分析 19
3.12 对漫射辐射占总辐射的比(skyl)的敏感性分析 20
4 结论 20
参考文献 22
基于PROSAIL模型的植被光学属性敏感性分析
管陆
摘要：PROSAIL模型是用于模拟植被冠层光学辐射传输过程的物理模型，它通过对单个叶片的光学属性与整个植被冠层光学特性的耦合，进而实现对植被冠层的光学特性的分析和计算，这在农业、生态学及植被监测上的应用具有十分重要的意义。利用PROSAIL可以模拟计算可见光和近红外波段植被冠层的反射率，本文以PROSAIL模型为基础，针对模型各参数对植被反射率的影响开展敏感性分析实验，进一步理解模型各参数的物理意义以及各参数对植被冠层光学特性的影响。
关键词：PROSAIL；植被光学属性；敏感性分析；
引言
植被是生长在地球表面的各种植物类型的总称，它是地球表层内重要的再生资源，它覆盖了地球陆地表面大部分的空间，对人类生存十分重要。人类生存所需的能源多少都和植被的光合作用有关，植被在地球环境的演变中扮演重要角色，地气系统的能量与物质交换离不开植被活动[1]。对植被特性的研究对人类在地球上生存，生活都具有重大意义。
植物冠层反射模型是光学遥感数据分析的重要工具，为辐射测量与环境应用（如生态过程，环境和精确农业）之间提供了有意义的联系。其中，植被冠层可以分为离散型植被和连续型植被以及介于两者之间既不是连续植被也不是个体特征明显的离散植被，其中常用的是针对连续植被所用的辐射传输模型，PROSAIL模型就是其一。
国内研究进展
对植被光学属性的研究国内众多学者已开展多年。李淑敏（2009）等[3]为了验证和发展基于物理叶面积指数遥感反演，以北京青云店、魏善庄和高丽营为研究区，使用了MODIS和ASTER两类不同空间分辨率的遥感数据，来探讨PROSAIL物理模型反演冬小麦叶面积指数可行性，并与经验模型进行了对比分析，最后确定了PROSAIL物理模型的真实、准确性。吴伶（2012）等[4]分析3种植被生化参数(叶绿素含量、叶片含水量和叶面积指数)对冠层光谱反射率变化的敏感程度和影响波段，选择3个植被指数作为代价函数的优化比较对象然后运用微粒群算法和 PROSAIL模型分别反演3个植被生化参数，他们发现采用植被指数作为优化比较对象可提高PROSAIL模型反演的精度和效率。何维、杨华[5]利用MODIS，并且结合PROSAIL模型和查找法一同来反演冬小麦的LAI，这是PROSAIL模型在反演上一次成功的应用。杜育璋（2016）等[6]使用Landsat 8影像,通过PROSAIL辐射传输模型，建立三个不同波段的模拟冠层反射率-叶面积指数的查找表，用两种代价函数实现了对玉米、土豆、森林LAI的定量反演。马建威等[7]用改进Sobol全局敏感性分析算法,对PROSAIL模型的输入参数进行全局敏感性分析，发现在可见光波段430～760 nm范围内,叶绿素含量的总敏感度约为80%;在近红外波段800～1100 nm范围内,平均叶倾角、叶片干物质含量和LAI是影响冠层反射率的3个最重要的参数;在短波红外波段1100～2500 nm范围内,叶片含水量逐渐成为影响冠层反射率的主要参数,该研究能够为植被生化参数的反演提供理论基础。叶舒等[8]使用PROSAIL模型，以高分一号卫星数据为基础数据进行叶面积指数反演，发现叶面积指数的平均反演精度为60.59%，且反演叶面积指数与实际测得叶面积指数有线性回归关系。苏伟等[9]利用地基激光雷达（TLS）在获取植被结构参数上的优势，以得到玉米植株真实的叶倾角分布，优化PROSAIL模型来更准确地进行玉米LAI反演。莫云华等[10]提出了一种基于PROSAIL辐射传输模型的高光谱图像模拟方法，该方法可以很好地实现基于多光谱数据的高光谱图像模拟。程志庆（2017）等[11]通过将实测杨树叶理化参数和土壤光谱的数据输入PROSAIL和PROSPECT模型来模拟杨树叶高光谱数据，并通过统计方法分别对两种尺度的杨树叶干物质含量进行分析，他们的分析结果可以为叶片干物质含量的快速、无损估算提供参考。
以上的这些研究成果均是建立在使用PROSAIL模式的基础上。可见，植被的光学属性模型在植被遥感的研究中起到了非常重要的作用。
国外研究进展
国外对植被光学属性模型的建立最早起始于1990年Jacquemoud教授对PROSPECT模型的建立。Jacquemoud等[19]首次建立了单个叶片的光学属性模拟计算模型PROSPECT。到目前为止改模型已发展了PROSPECT-4，PROSPECT-5，PROSPECT-D，PROSCOSINE，PROSPECT-D SAIL，PROSAIL 6s等众多版本，在植被遥感中得到广泛的应用。
Baret（1992）等[12]第一次将SAILH与PROSPECT结合起来推导出PROSAIL，这是PROSAIL模型的开始。Manakos（2003）[13]通过PROSAIL模型的帮助，反演了玉米和冠层参数索引。Botha（2007）等[14]评估了PROSAIL模型预测叶绿素含量的能力，通过对两个不同的马铃薯品种进行试验，分别测量它们的冠层反射率，叶面积指数（LAI）和叶绿素氮含量，发现PROSAIL模型能在生长季节的后期以合理的准确度来预测叶片叶绿素含量，并且提出在生长季节较早时估计的准确性较低是由于模型对不均匀冠层结构的敏感性和完全冠层闭合之前的土壤背景干扰导致的。Atzberger（2010）[15]使用在简化的数据库中训练过的神经网和PROSAIL模型来反演冬小麦的LAI，并且与归一化差异植被指数相比，发现PROSAIL反演性能比NDVI模型更好，这证明了PROSAIL模型的稳定性与准确性十分良好。Si（2012）[16]等提出了利用PROSAIL模型和MERIS反射率的反演来估计草地LAI（草地的替代量）和叶片叶绿素含量(LCC)和冠层叶绿素含量(CCC)的单生物群方法，结果强调了使用PROSAIL模型和MERIS卫星数据绘制草地LAI和CCC的潜力很大，再次证明了PROSAIL模型具备良好的科学性和准确性。Rivera（2013）等[17]通过PROSAIL反演来系统地评估了各种正规化方案，以改善农田的叶绿素含量（LCC）和叶面积指数（LAI）的索引。Locherer（2015）等[18]对基于显示查找表的PROSAIL反演方式的不同技术进行了测试，如几个成本函数，人工噪声的类型和数量，考虑的解决方案数量和平均方法的类型，通过对LAI的相应原位测量的结果进行验证来确定最佳反演过程，这为PROSAIL反演的精度再度提供了保证。
PROSAIL模型的原理
PROSAIL模型是PROSPECT与SAIL的耦合模型，可以被用来表示冠层反射的光谱和方向变化，也可以被用于开发用于检索植被生物物理性质的新方法。它是最受欢迎的一种辐射传输模型之一，因为它简单有效，而且经过多年的实验验证，表现出很强的稳定性和准确性[2]。
PROPECT与SAIL模型的耦合
由Jacquemoud等开发的PROSPECT模型是一个基于“平板模型”的叶片光学辐射传输模型，可以模拟计算400nm至2500nm的叶片的反射率和透过率。散射的计算由光谱折射率（n）和表征叶叶肉结构（N）的参数描述，叶片的叶绿素浓度（Ca b），含水量（Cw），干物质含量和相应的特定光谱吸收系数（Ka b和Kw）等是模型的输入参数。使用与各种植物类型和状态相对应的实验数据拟合参数n,Ka b和Kw[19]，并最终计算得到单个叶片反射率和透过率。PROSPECT模型是用来模拟阔叶类植被叶片光学属性的辐射传输模型，对针叶类植被叶片的模拟具有局限性。
在PROSPECT-5中将色素分为叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素，加上其他生物化学成分（水和干物质)[20]，这个模型相比最初版本已经经过了很多的改进，对叶片的反射率和透过率计算的精度越来越高。
SAIL模型最初是由Verhoef提出的一种连续型冠层模型，该模型使用诸如叶面积指数和叶倾斜分布函数的冠层变量作为输入参数，并且其作为视角或太阳天顶角的函数提供方向反射率的更真实的角分布。该模型需要植被冠层满足下面三个性质：水平且无限延伸；冠层组分只考虑叶片；冠层的分布是各向同性的[22]。SAIL模型通过输入叶面积指数、叶倾角、太阳角度、观测角度、叶片反射率、叶片透过率、土壤反射率等参数来模拟一定观测条件下的植被冠层方向反射率。
图2‑1描述了PROSPECT与SAIL模型的耦合过程：通过PROSPECT模型对输入的单个叶片的参数来计算单个叶片的反射率与透过率，然后将该反射率与透过率作为输入参数再输入SAIL模型中作为其输入参数，再配合其他冠层的参数和观测参数来计算冠层的反射率以及方向反射率。
图2‑1 PROSPECT与SAIL耦合的流程图
PROSAIL模型的程序运作
通过了解PROSAIL模型各输入参数的意义，还有PROSAIL模型的程序运作过程中函数的调用关系以及各自运作流程等，以便分析PROSAIL模型总体的运作流程。
PROSAIL各输入参数的描述
由于PROSAIL模型是prospect和SAIL模型的耦合模型，所以将其参数分为单个叶片的参数与整体冠层的参数，以便我们对输入参数的物理意义加深了解，并且可以令我们更加容易地判断各参数对模型整体是如何影响的。表2‑1给出了各参数以及参数代表的物理意义，以及其实际表达的方式。
表2‑1 PROSAIL模型的输入参数介绍
单个叶片的参数 | 描述 | 整体冠层的参数 | 描述 |
Cab(μg/cm2) | 叶绿素含量 | angl(°) | 平均叶倾角（叶倾角：叶片的法线与天顶轴的夹角） |
Car(μg/cm2) | 类胡萝卜素含量 | LAI | 叶面积指数（冠层叶片总面积与植被的投影面积的比值） |
Cbrown | 棕色素含量 | hspot | 热点参数（叶片尺寸和冠层高度的比值）[21] |
Cw(cm) | 水分含量（等效水厚度） | tts(°) | 太阳天顶角 |
Cm(g/cm2) | 干物质含量（主要是蛋白质和纤维素） | tto(°) | 观测天顶角 |
Ns | 叶片结构参数 | psi(°) | 观测相对方位角 |
psoil | 土壤反射特性参数（干土壤占总土壤的比） | ||
skyl(100-1) | 漫射辐射占总辐射比 |
PROSAIL模型的流程图
PROSAIL模型的各函数基本流程已经在图2‑2中表现出来了。图中简单地展现出了各函数与其他函数的调用顺序。
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