遙感估產技術研討狀態及展望論文

遙感估產技術研討狀態及展望論文

　　遙感起源於20世紀60年代，這是一種在一定距離上，應用探測儀器不直接接觸目標物體，從遠處把目標的電磁波特性記錄下來，透過分析，揭示出物體的特徵性質及其變化的綜合性探測技術[1]。隨著遙感技術的發展，宏觀大尺度的估產越來越多地使用遙感方法，並結合地理資訊系統和全球定位系統等技術，可以構建出不同條件下植被的生長模型和估產模型[2]。遙感技術估產與傳統的估產方式相比，前者的工作量少，精準性更強，在實際應用中顯示出了獨有的優越性。前人做了大量有關運用遙感技術對作物、草地、森林及海洋生態系統的植被估產的研究。遙感估產已從試驗研究階段逐步進入到實際業務使用階段。現探討有關遙感估產的原理及估產模型的基本型別。

　　1遙感估產的原理及建模基礎

　　任何物體都具有吸收和反射不同波長電磁波的特性，這是物體的基本特性。相同的物體具有相同的波譜特徵，不同的物體，其波譜特徵也不同，遙感技術就是基於該原理，利用搭載在各種遙感平臺上的感測器接收電磁波，根據地面上物體的波譜反射和輻射特性，識別地物的型別和狀態[1]。衛星遙感資料具有高度的概括性，衛星獲取的光譜植被指數反映了植物葉綠素和形體的變化[3]。大量的研究也表明，植物的葉面積係數、生物量、幹物重與光譜植被指數間存在著較好的相關關係[4]。因此，利用從衛星獲取的植被光譜資訊估測產量成為了可能。用於區域植物生物量估測的遙感模型基礎是從光合作用即植被生產力形成的生理過程出發，在建立模型的過程中，根據植物對太陽輻射的吸收、反射、透射及其輻射在植被冠層內及大氣中的傳輸，結合植被生產力的生態影響因子，最後在衛星接收到的資訊之間建立完整的數學模型及其解析式[5]。

　　2遙感估產模型的型別

　　20世紀70年代後期估產模型將遙感資訊作為變數加入到模型中，建立了大量的遙感估產模型。理論上探討植物光合作用與植物光譜特徵間的內在聯絡以及植物的生物學特性與產量形成的複雜關係等，方法上從單純建立光譜引數與產量間的統計關係，發展到考慮植物生長的全過程，將光譜的遙感物理機理與植物生理過程統一起來，建立基於成分分析的遙感估測模型，使估算精度不斷提高[6]。由於研究物件的不同，選用的估產引數也不盡相同，模型種類也較多，基本上可以分為2類[7—8]，即統計模型和綜合模型。

　　2。1遙感統計模型

　　目前，基於統計的遙感估產有3種技術路線：一是遙感光譜綠度值（植被指數）—生物量關係模式。在對作物、草原、森林的估產中，這是一種常用的思路，但是該方法得到的'遙感估產等級圖只反映衛星攝影時的植物長勢和生物量的空間分佈狀況;二是遙感光譜綠度值—地物光譜綠度值—生物量關係模式，即先分析實測地物光譜綠度值與生物量之間的關係，建立相應模型，再分析衛星遙感植被指數與地物光譜綠度值的關係，建立衛星遙感植被指數與生物量之間的關係模型，最後利用光譜監測模型和衛星遙感監測模型進行監測與估產;三是遙感—地學綜合模式。該方法將氣溫、降水等環境因子引入模型，與遙感—生物量模型互相補充，克服各自存在的缺陷，可進一步提高估產精度。建立的統計模型有線性、冪函式、指數、對數等，迴歸的方法也有一元迴歸、多元迴歸、逐步迴歸等，得到的係數差別較大，並且應用也侷限於建模的時間和地點，在很多情況下地面資料的數也影響模型的精度。

　　2。2遙感綜合模型

　　綜合模型藉助遙感資訊和植被資訊、氣象因子等來建立，其包含了更多的資訊量，可以更加精確地反映植被的生物物理引數。儘管這類方法前景廣闊，但受到模型中大量的引數和變數獲取的限制（例如呼吸、衰老、光合作用、碳分配、凋落物的分解等），以及當物種的組成在時空上變化較大時出現複雜的、異質性的、冠層的描述問題的影響，部分模型只適用於當時的研究區域，如何透過“尺度擴大”來改進模式中的區域限制，更好地適應遙感資訊的同化需要，也是亟需解決的一個關鍵問題。

　　3展望

　　遙感技術經過幾十年的發展，已經日趨成熟，遙感估產的優點是可以得到長時間尺度和大空間尺度的生產力資料，因而它仍是未來生產力探測方法的發展方向。目前國際上對各類生態系統的估產模型有很多，建立的模型和所選擇的資料來源並不是任何時期、任何區域都適用，應該根據研究區域的實際情況來改進生物量模型和選擇合適的遙感資料來源。基於遙感技術的生物量估算需要運用多種技術，綜合多種方法，使估算模型達到最優。新的數學方法的不斷探索和試驗是充分發揮遙感資訊作用的前提和途徑，數量化理論、神經網路方法、CWSI理論、灰色系統理論、數值模擬等理論的嘗試將可能實現高精度定量估測。