第35卷，第7期 2015年7月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 35 ,No. 7 -pp1763-1769
July，2015
基于冠层辐射传输模型的地表反射率光谱重建方法
赵永光，2，马灵玲1*，李传荣，朱小华，唐伶俐
1.中国科学院定量遥感信息技术重点实验室，中国科学院光电研究院，北京100094 2，申国科学院大学，北京100049
传输物理机理并充分考虑像元异质性的地表反射率光谱重建方法，该方法假设混合像元由植被和土壤两种地物类型组成，利用冠层辐射传输模型构造端元光谱查找表，进而通过组分比例因子估算实现基于多光谱图像的高光谱地表反射率模拟。以LandsatETM十多光谱图像为例的地表反射率超光谱重建验证实验结果表明，模拟的反射率光谱能够较好的反映不同地物特征信息。进一步地，利用模拟的地表反射率拟合Land-satETM十图像和MODIS图像，各波段模拟图像与实际观测图像之间具有较高的相关系数（Landsat：0.90
~0.99，M0DIS：0.740.85），进一步验证了该方法的可行性，关键词多光谱图像；地表反射率；图像模拟：SLC模型
中图分类号：TP79文献标识码：A
引言
DOI : 10, 3964/j. issn. 1000-0593(2015 )07-1763-07
Verhoef等基于PROSPECT十GeoSAIL模型，利用Landsat 图像模拟地表反射率光谱和HyMAP高光谱图像"]。Luis Guanter等利用多光谱图像模拟EnMAP高光谱图像，并在
高光谱图像能够提供反映地物目标材质属性的反射率光谱信息，在目标识别、物种分类、矿产探测等应用具有独特的应用价值。然而，与发展多年的多光谱遥感技术相比，高光谱遥感起步较晚，在轨卫星少、获取成本相对较高，难以满足科学研究及各类应用对于精细光谱信息获取的迫切需求。充分利用当前丰富的多光谱数据资源，发展基于多光谱数据的可靠的高光谱信息重建方法，必将极大提升遥感技术在信息定量化、精细化应用方面的潜力。
国内外近年来开展广一些利用多光谱图像模拟高光谱数据的研究工作，大体上可以分为两类，第一类是基于混合像元分解和光谱库模拟地面像元空间位置处的反射率光谱2。例如，陈方等3依靠波谱数据库的支持，在宽谱段遥感图像提供的地物纹理和分类信息的基础上，模拟细分光谱波段的高光谱图像。Liu等基于通用模式分解方法+（UPDM），利用ALI多光谱数据进行光谱重建，模拟EO-1Hyperion高光谱数据。但是，这类方法过于依赖多光谱图像混合像元分解中端元光谱的选择和地物分类精度，限制了其应用范围。第二类方法假设像元内为均一介质，使用冠层辐射传输模型模拟图像中每一个像元空间位置对应的反射率光谱。Wouter
收稿日期：2014-05-29，修订日期：2014-09-21
此基础上开展EnMAP传感器遥感成像仿真。然而，这种忽略像元空间异质性的假设往往导致遥感图像中混合像元严重区域的模拟误差难以控制
本文提出一种基于冠层辐射传输物理机理并充分考虑像
元异质性的地表反射率光谱重建方法。考愿像元空间异质性，该方法假设混合像元由植被和土壤两种地物类型组成，利用冠层辐射传输模型构造端元光谱查找表，进而通过组分比例因子估算实现基于多光谱图像的高光谱地表反射率模拟。最后，以LandsatETM十多光谱图像为参考图像模拟地表反射率光谱，对该方法进行了验证分析。
原理与方法 1
1.1SLC模型介绍
SLC(soil-leaf-canopy）模型[8]是WouterVerhoef提出的利用四流近似理论耦合土壤辑射传输模型=}（4SOIL）、叶片辐射传输模型[10]（PROSPECT)以及冠层辐射传输模型[）（4SAIL2），可以正向模拟给定生物物理参数下4002400 nm的四个地表反射率因子。
基金项目：国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2013AA122102)资助作者简介：赵永光，1987年生，中国科学院光电研究院博士研究生
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