基于灰色系统理论的植被物理参数与极化分解参数的关联分析
以鄱阳湖湿地为例
Correlation Analysis of Vegetation Physical Parameters and Polari-zation Decomposition Parameters based on Grey System Theory:A Case Study in Poyang Lake Wetland
通讯作者:
收稿日期: 2018-05-08 修回日期: 2018-08-11 网络出版日期: 2019-09-19
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Received: 2018-05-08 Revised: 2018-08-11 Online: 2019-09-19
作者简介 About authors
李春江(1994-),男,内蒙古赤峰人,硕士研究生,主要从事微波遥感反演研究E-mail:
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李春江, 沈国状, 张继超.
Li Chunjiang, Shen Guozhuang, Zhang Jichao.
1 引 言
地上生物量的变化主要取决于植被的生长变化,在鄱阳湖湿地研究区,主要以灰化苔草为主。灰化苔草植被生长周期较短,茎秆、叶片等物理参数变化较快,在不同阶段对生物量的贡献不同。何池全[3]、杨永兴等[4]和于旭光[5]在湿地植被的变化研究中都指出生物量的变化和植被物理参数的变化有着紧密的关系。研究生物量与影响因素之间关系的方法很多,主要利用统计分析理论方法,其中包括回归分析法[6,7]和主成分分析法[8,9],还有一些因受环境因素[10,11,12,13]、气候因素[14,15,16]、物理化学性质[17,18,19,20]等各方面影响的限制,不能有效区分影响因子对生物量累积作用贡献的大小。以上统计方法主要适用于影响因子较少且关系简单的情况,对于影响因子较多、关系复杂的数据则难以取得较好的结果。灰色关联分析法是在灰色关联理论指导下,根据参数序列曲线几何形状的相似度来分析参数紧密度的方法,可以根据相似度来判定参数与参数间的关系[21]。灰色关联以其对数据接受性较强、处理数据间关系较完备的特点,广泛应用于经济、农业、生态和教育等领域。
综合考虑灰色关联法对多影响因子、复杂数据关系分析的优势,本研究借助灰色关联法,以鄱阳湖湿地处于旺盛阶段的植被的物理参数数据和Radarsat-2极化SAR数据为主体,分别建立物理参数与生物量和极化分解分量的关联模型并进行分析,根据模型计算结果得到其与生物量以及极化分解分量的关联度,进而揭示植被物理参数对生物量积累的贡献能力;根据其与极化分解分量的关系,还能确定植被与雷达信号的作用过程。本文旨在通过建立生物量-植被物理参数-极化分解分量之间的关系模型,综合确定影响生物量积累的主要参数,为确定生物量反演模型简化方法提供新的思路,深化极化SAR数据在湿地植被物理参数(LAI等)、生物量反演中的应用。
2 研究区及数据
2.1 研究区概况
鄱阳湖地处长江中下游南岸,江西省北部,与南昌、九江、上饶市相邻。上承赣、抚、信、饶、修五河之水,通常水位约15 m,湖区南北长约173 km,东西最宽为74 km[22]。正常水位情况下,湖区宽阔,湖水面积达3 914 km2,容积可达到300亿m3。鄱阳湖属于亚热带潮湿的季风气候,是一个吞吐性、过水性、季节性、易变性湖泊,独特的易变性使得鄱阳湖湿地生态系统不同于其他湿地系统,由于湖区蓄水量的变化使之在陆地系统和湖泊系统之间交替变化。湖区植被类型众多,其中灰化苔草植被是湿地中分布最广、覆盖度最大的植被类型,覆盖度一般为60%~95%[23,24,25,26]。影像范围内灰化苔草覆盖度高达95%,因此选取灰化苔草植被作为鄱阳湖的研究目标具有一定的可靠性和科学性。
灰化苔草为根茎丛生草本植物,生长于近水处,茎秆纤细,叶片呈线状。生长周期约为80 d,按季节可分为春草和秋草两种,春草2月开始发芽,生长到5月份,进入5月鄱阳湖丰水期时,水面逐渐上升,渐渐淹没植被,导致植被进入休眠期或者死亡;秋草9月开始萌发新芽并生长至12月份,湖水上涨时枯萎。春草在3月下旬进入高速生长期,在4月中旬达到顶峰,同时生物量的积累也在4月初达到了最大值[5]。根据采样时间和实地情况可以判断2016年采样时间为旺盛初期,2015年为从旺盛初期到旺盛稳定的过渡期,2013年则约为旺盛稳定期。
2.2 数据获取
本研究数据包括极化SAR影像数据和野外实地采样数据。雷达影像数据为Radarsat-2全极化单视复(Single-Look Complex,SLC)数据,工作波段为C波段,包括HH、HV、VH、VV四极化,获取日期分别为2013年4月7日、2015年4月4日和2016年3月19日,影像的处理与信息的提取工作主要利用PolSARpro软件完成。野外数据采集与影像获取同步进行,采集时间分别为2013年4月6日~9日、2015年4月3日~8日、2016年3月18日~22日,每期各采集18组实验数据。同时野外采样期间遵循如下4条采样原则:①植被大面积存在,且分布均匀,具有一定的代表性;②样区没有外界人为因素的破坏;③能保证通过步行或者驾车到达;④能保证采样时的安全[2]。结合湿地实际情况,并保证采集数据的真实合理性,每个采样点选定0.5 m见方的区域并开展样本采集工作。在采样点区域内选定3个有代表性的位置测定土壤含水量,并把这3个位置确认为三个独立小组,每小组取3株灰化苔草进行详细采样[27]。采集包括植被的株高、叶片长度、宽度、厚度、茎秆高度和茎叶夹角等一系列物理参数并记录周围情况,对每小组的三株数据进行均值处理后,再对范围内的3个采样点位数据进行均值处理,即得到该范围数据的代表值,最后将植被从根部剪下并标号,称重即得到植被湿重(鲜重),同时使用GARMIN GPS60导航仪记录采样点坐标。收集整理好的样本放入烤箱杀青后,设定温度为100 ℃ 烘干12小时至恒重状态,得到植被干重,即植被(地上)生物量。
3 研究方法
通过研究鄱阳湖湿地植被物理参数与生物量和Radarsat-2影像极化分解分量之间的关联性来进行分析。对于植被生物量数据,分析植被物理参数与生物量的关联性,并以关联度作为评判依据分析植被物理参数对生物量积累的贡献;对于Radarsat-2影像数据,分析影像Freeman-Durden极化分解分量与植被物理参数的关联性,根据关联度确定植被物理参数与雷达信号的作用机制,深入分析植被结构对雷达信号的影响,联合植被物理参数与生物量的关联度共同确定对生物量积累影响较大的参数。
3.1 灰色关联理论
灰色关联即基于灰色关联度矩阵的系统分析方法,即目标参数和比较参数个数均不唯一时,无法判别相互之间关系,就需要根据关联矩阵中比较参数对目标参数的关联度大小分析影响因素的主、次要作用。本研究以灰色系统理论为基础,依据灰色关联分析方法建立两部分模型,一部分为生物量与植被物理参数的关联分析模型,另一部分为植被物理参数与影像极化分解分量的关联分析模型。具体实现过程如下:
(1)选取目标序列X0(k)和比较序列Xi(k),第一部分目标序列为生物量参数,比较序列为植被物理参数;第二部分目标序列为植被物理参数,比较序列为影像极化分解分量。
(2)归一化数据:使用标准差法,对目标序列和比较序列进行无量纲处理,便于对数据进行比较分析。
(3)对目标序列与比较序列之间的关联系数进行计算。
其中:
(4)关联度即在关联系数的基础上取均值,则有:
其中:
3.2 植被物理参数整合
野外采集的数据包括植被密度、植被含水量、土壤含水量、茎秆层高度、茎秆长度、茎秆直径、叶片长度、叶片厚度、叶片宽度、茎叶夹角、叶片数和植株密度共计12个植被物理参数,以及1个生物量参数。为提高数据分析效率和可信度,将数据按类型进行分类,植被含水量作为植被的介质参数,土壤含水量作为植被下垫面参数,植被密度、叶片数以及茎叶夹角作为植株参数。其余参数进行组合计算,植被高度、茎秆直径和茎秆层高度以及茎秆长度经植被高度×(茎秆直径/2)²×π组合为茎秆体积作为茎秆参数,其中π取3.14。叶片的长度、宽度、厚度则经叶长×叶宽×叶厚×参数h组合为叶片体积作为叶片参数。参数h与植被叶片形状有关[5]。参数h取值范围为0.5~1,叶片形状越接近矩形则参数越接近1,反之越接近三角形则趋于0.5。研究区灰化苔草叶片修长呈长扁椭圆形,经实际数据计算其叶片长宽比约为7.0,确定参数h=0.75进行后续计算分析。12个物理参数经过整合减少为7个,其中2016年由于植被处于旺盛初期,茎叶夹角较小,经过探讨论证,对研究结果影响较小,所以未采集。
3.3 Freeman-Durden极化分解
使用PolSARpro软件在预处理后的影像上进行极化分解,可得到三种散射分量,分别为单次散射分量Freeman-Odd、二次散射分量Freeman-Dbl和体散射分量Freeman-Vol。经过地理编码处理后3期数据展示如图1所示,其中RGB三通道分别为二次散射分量、体散射分量和单次散射分量。
图1
图1
研究区极化分解及采样点位图
Fig.1
Map of study area sampling plots and polarization decomposition
根据采样点坐标提取相应极化分解分量能量值,绘制了各期极化分解分量能量值的散点图,如图2所示。
图2
图2
极化分解分量能量值散点图
Fig.2
Scatter plots of the polarization decomposition components energy value
由散点图可发现3期极化分解分量能量值总体有逐渐增大趋势。每期数据中有体散射分量能量值与单次散射分量能量值较为接近,与二次散射分量能量值相差较大;按照年比较则有2015年和2016年各散射能量值大小相近,2013年的能量值最小。统计各期采样点散射分量能量值的均值和方差如表1所示。
表1 极化分解分量能量值均值
Table 1
时间 | 二次散射 | 体散射 | 单次散射 |
---|---|---|---|
均值/方差 | 均值/方差 | 均值/方差 | |
2013.04.07 | 0.01/0.01 | 0.08/0.02 | 0.02/0.02 |
2015.04.04 | 0.03/0.04 | 0.16/0.07 | 0.08/0.06 |
2016.03.19 | 0.01/0.01 | 0.20/0.09 | 0.16/0.14 |
表1中数据对比可见,从2016年至2013年,即植被是相对于从植被旺盛初期到旺盛稳定期,主要散射分量的能量值在逐渐减小,植被生长状态趋于稳定,高度和密度接近饱和,所以差异性较小,散射分量方差也因此变小。2015年与2013年采样时间接近,2015年与2013年能量值之间的差异比2016年与2015年之间的差异大,由于植被高度和密度变化导致发生二次散射的情况较多,所以2015年处于过渡期的植被二次散射分量能量值相比其他两期较大,由散射分量能量值的差异引起的散射分量方差与均值有相同的变化趋势。整体来看,植被覆盖度较高,散射以体散射为主,且越接近生长阶段后期,方差越小,表明散射分量能量值越相近。3期数据的散射分量关系为体散射分量>单次散射分量>二次散射分量[31,32]。
3.4 后向散射系数提取
为了较好地分析植被结构对雷达信号的影响,根据野外测量点位坐标提取各期影像数据的后向散射系数(σHH、σHV、σVV),绘制后向散射系数散点图,如图3所示。
图3
图3
极化后向散射系数散点图
Fig.3
Scatter plots of the polarization backscattering coefficient
综合3期数据的散点图发现后向散射系数随着时间的增加逐渐变大,且2015年和2016年数值整体相近。统计各期18组后向散射系数的均值和方差如表2所示。
表2 极化后向散射系数均值
Table 2
时间 | VV | HV | HH |
---|---|---|---|
均值/方差 | 均值/方差 | 均值/方差 | |
2013.04.07 | -17.93/2.78 | -22.56/2.19 | -15.19/1.84 |
2015.04.04 | -13.93/2.28 | -19.65/2.22 | -11.44/2.88 |
2016.03.19 | -12.58/2.33 | -19.25/2.38 | -10.21/3.34 |
根据表中数据纵向比较发现:2016年为植被生长旺盛初期,植被高度较旺盛过渡期较矮,茎叶夹角也小,冠层对电磁波衰减作用较小,后向散射系数较大;2015年植被处于生长过渡阶段,生长茂盛,叶片密度逐渐增大,后向散射系数相比旺盛稳定期较大;2013年植被处于生长旺盛稳定期,植被生长完全、叶片层茂盛,冠层衰减作用较大,导致后向散射系数较小;由于后向散射系数明显的差异性导致方差较大。随着植被生长缓慢并趋于稳定,方差逐渐减小,但2013年植被后向散射系数受环境影响,后向散射系数大小跨度较大,因此方差相比于2015年有所增加。横向比较发现同时期数据有σHH>σVV>σHV,由于VV极化雷达信号受植被冠层影响而产生的衰减较HH极化更为严重,所以有σHH>σVV[33]。茎秆与水表面组合构成二面体使信号发生二次反射,导致σHV更小[34]。接近成熟期的植被,随着水面的上升,生长变得缓慢,茎秆干物质含量逐渐下降,挺水能力减弱。受风和水的波动影响,植被容易出现弯曲倒伏等情况,导致雷达后向散射系数有所降低[35]。
4 结果与分析
4.1 生物量与植被物理参数的关联分析
以生物量作为目标参数,植被物理参数作为比较参数进行关联分析,根据关联度数值发现2013年与植被生物量关联度值最大的是叶片参数为0.75,最小的是植被含水量,为0.69;2015年与植被生物量的关联度值最大的是土壤含水量参数为0.83,最小的是叶片数参数,为0.74;2016年与植被生物量的关联度值最大的是植被密度参数为0.75,最小的是植被含水量参数为0.66。将所有的物理参数与生物量的关联度进行比较,得到关联度顺序如表3所示。
表3 物理参数与生物量关联度顺序(降序)
Table 3
采集时间 | 采样环境 | 生长阶段 | 关联度顺序 |
---|---|---|---|
2013.04.06~09 | 有出穗、直立 | 旺盛稳定期 | 叶片参数>植株密度>叶片数>茎秆参数>土壤含水量>茎叶夹角>植被含水量 |
2015.04.03~08 | 倒伏、芦苇遮挡 | 过渡期 | 土壤含水量>茎叶夹角>茎秆参数>叶片参数>植被含水量>植株密度>叶片数 |
2016.03.18~22 | 烧过、倒伏 | 旺盛初期 | 植株密度>叶片数>茎秆参数>叶片参数>土壤含水量>植被含水量 |
综合来看,在植被旺盛阶段的不同时期,灰化苔草植被的物理参数对生物量的贡献不同。由植被生长变化阶段分析即从2016至2013年的顺序进行分析。
旺盛初期阶段,植株参数与生物量的关联度较大,植株参数代表着植被基本状态,也是此时生物量积累的主要影响因素,其次茎秆和叶片参数作为植被的主体物质,并没有发挥主要作用,所以也不是生物量积累的最主要因素,下垫面参数和植被介质参数此时影响不大。
过渡期阶段,植株参数基本稳定,下垫面参数是最直接促进植被生长的物质基础,为植被进行光合呼吸作用提供能量,也带动了植被茎秆和叶片的增长扩大,所以此时土壤含水量对生物量积累的影响最大,其次是被下垫面参数带动的植被茎秆、叶片参数等,最后是植株参数。
进入旺盛稳定期,植被生长增速,渐进成熟的植被叶片是生物量的主要影响因素,其次是稳定的植株参数,此时土壤含水量进一步增加,对部分植被的根茎产生负作用,导致生物量出现衰退缩减的现象,相对于植被本身的茎秆、叶片参数,下垫面参数和介质参数对生物量影响相对较小。
4.2 植被物理参数与极化分解分量的关联分析
以植被物理参数为目标序列,Freeman-Durden极化分解得到的3个分量作为比较序列进行关联分析,在第一部分生物量-植被物理参数模型的程序中修改并增加比较参数与每一个目标参数进行关联分析的命令,即得到极化分解分量与每一个植被物理参数的关联度,关联度矩阵如表4所示。
表4 物理参数与极化分解分量关联度矩阵
Table 4
物理参数 | 2013年 | 2015年 | 2016年 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Freeman-Dbl | Freeman-Vol | Freeman-Odd | Freeman-Dbl | Freeman-Vol | Freeman-Odd | Freeman-Dbl | Freeman-Vol | Freeman-Odd | |
植株密度 | 0.70 | 0.61 | 0.71 | 0.72 | 0.68 | 0.72 | 0.72 | 0.64 | 0.67 |
植被含水量 | 0.64 | 0.66 | 0.65 | 0.70 | 0.68 | 0.71 | 0.74 | 0.66 | 0.76 |
土壤含水量 | 0.66 | 0.70 | 0.67 | 0.77 | 0.76 | 0.71 | 0.73 | 0.77 | 0.74 |
茎秆参数 | 0.74 | 0.71 | 0.72 | 0.78 | 0.75 | 0.73 | 0.72 | 0.68 | 0.68 |
叶片参数 | 0.73 | 0.67 | 0.71 | 0.77 | 0.73 | 0.70 | 0.71 | 0.69 | 0.69 |
叶片数 | 0.68 | 0.70 | 0.73 | 0.69 | 0.69 | 0.69 | 0.67 | 0.70 | 0.66 |
茎叶夹角 | 0.70 | 0.67 | 0.73 | 0.68 | 0.75 | 0.63 |
综合比较3期关联度数据,列出与极化分解分量关联度最大的前两个植被物理参数,如表5所示。
表5 与极化分解分量最大关联参数 polarization decomposition components
Table 5
时间 | Freeman-Dbl | Freeman-Vol | Freeman-Odd |
---|---|---|---|
2013年 | 茎秆参数 叶片参数 | 茎秆参数 叶片数 | 叶片数 茎叶夹角 |
2015年 | 茎秆参数 叶片参数 | 土壤含水量 茎叶夹角 | 茎秆参数 植被密度 |
2016年 | 植被含水量 土壤含水量 | 土壤含水量 叶片数 | 植被含水量 土壤含水量 |
按植被生长变化进程进行分析即从2016年至2013年顺序,2016年采样时植被生长约60天,属于旺盛初期,下垫面参数和植被介质参数是决定植被后期生长情况的主要因素,也是使散射发生变化的主要参数,因此在该时期散射分量与植被介质参数和下垫面参数关联度较大;2015年采样时植被生长约70天,植株进一步增长变化,植被叶片扩展,植被冠层分布均匀且覆盖度增大,含水量较高的土壤与坚挺的植株构成二面角反射体,为二次散射和单次散射的发生铺设了条件,所以二次散射和单次散射与茎秆参数有较大关联度。同时进入植被冠层的信号由于冠层遮挡以及下垫面参数的作用发生多次散射,所以体散射与下垫面参数的关联度较大;2013年采样时植被生长近75 d,植被渐渐成熟且有出穗情况,密集的冠层对信号衰减作用增大,信号主要与植被冠层和茎秆发生作用,所以此时与散射分量关联度最大的主要为茎秆参数和叶片数参数。
在表5中,每期数据的第二行表示与相应散射分量具有第二大关联度的参数,从整体变化发现,在2016年影像各散射分量与土壤含水量参数关联度较大,由于植被生长旺盛初期,植被高度较低,雷达信号穿透冠层后与植被下垫面作用情况较多;
在2015年仅体散射分量与土壤含水量的关联度较大,其余散射分量与植被茎秆参数和植株参数关联度较大,由于植被处于旺盛过渡期,植被覆盖度增大,冠层高度增加,雷达信号受植被影响较为严重,与下垫面参数作用较少;2013年植被处于旺盛稳定期,土壤含水量较大且接近饱和,植被高度也进一步增加,由于植被对雷达信号的衰减作用,导致雷达信号与下垫面参数作用机会较少,所以后向散射系数受下垫面参数影响较小,各散射分量与植被茎秆参数和植株参数关联度较大。
由此可知,由于植被结构形态的增长变化对雷达信号有不同程度的衰减作用,所以影像信息能反映植被密度和高度等结构的差异,通过极化分解获得的极化分解分量与植被物理参数建立的关联分析能表现出不同阶段植被各结构对信号的影响程度,通过关联度数据能更好地选择出反映植被结构状态的散射分量,对针对不同时期模拟生物量反演模型有一定的贡献。
5 结 语
在植被生长旺盛阶段的不同时期,植被物理参数对生物量积累的贡献不一致,且对影像极化分解分量的影响也具有一定的差异。
(1)在植被旺盛阶段的植被物理参数对生物量积累的影响不同。在植被生长旺盛初期阶段,植被差异性较小,植株参数是决定生物量大小的主要因素;在过渡期阶段,植被生长变化较快,下垫面参数为主要影响参数;旺盛稳定阶段,植被生长缓慢甚至出现停止以至于衰退的情况,此时叶片参数是生物量的主要影响因素。
(2)从旺盛初期到旺盛稳定期,对极化分解分量影响最大的参数主要由植被介质参数和下垫面参数转向植被茎秆参数和植株参数。其中在旺盛初期,植被相对较低,对散射分量影响较大的主要为植被介质参数和下垫面参数;过渡期阶段,植被冠层密度增大,茎秆参数和下垫面参数是散射分量的主要影响因素;旺盛稳定阶段,植被较高且密集,对信号衰减较为严重,植被茎秆参数和植株参数是散射分量的主要影响因素。
(3)由各阶段关联度数据可以确定相应阶段反演生物量过程中的主要影响参数,从而明确野外采样参数。在植被旺盛初期阶段采集数据应在注重采集植株参数的同时着重采集土壤含水量数据,同时要采集植株的重量以获得植被含水量数据;在植被旺盛过渡期,需以茎秆和叶片参数为主,植株参数和下垫面参数为辅;在旺盛稳定期,采样则以植被茎秆、叶片和植株参数为主,这一环节对野外采样工作具有一定的指导意义。研究区植被分布均匀且密度较大,所以植被覆盖区域体散射占优,二次散射为辅,为了更有效地反演生物量,还应在模型改进过程中增加影像极化分解分量,以通过增加对植被散射情况的精准刻画方式来提高生物量的反演精度。
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