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使用衛(wèi)星數(shù)據(jù)繪制植物冠層氮含量

來源:賽斯拜克 發(fā)表時間:2023-10-09 瀏覽量:530 作者:awei

本文提出了一種用于從星載成像光譜數(shù)據(jù)進行操作交付的第一個混合冠層氮含量 (CNC) 檢索模型。

圖文摘要


研究背景:

衛(wèi)星成像光譜學(xué)在地面應(yīng)用中日趨成熟,最近發(fā)射和即將發(fā)射的科學(xué)驅(qū)動任務(wù),例如 PRecursore IperSpettrale della Missione Applicativa (PRISMA) 和環(huán)境制圖和分析計劃 (EnMAP),將提供高光譜觀測。此外,高優(yōu)先級任務(wù)候選者 Copernicus Hyperspectral Imaging Mission for the Environment (CHIME) 預(yù)計將為全球提供常規(guī)高光譜觀測,以支持新的和增強的服務(wù),包括可持續(xù)農(nóng)業(yè)和生物多樣性管理。

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研究目標(biāo):

本文提出了一種用于從星載成像光譜數(shù)據(jù)進行操作交付的第一個混合冠層氮含量 (CNC) 檢索模型。


研究方法:

將基于物理的模型與機器學(xué)習(xí)回歸算法和主動學(xué)習(xí) (AL) 相結(jié)合。關(guān)鍵概念包括:

  • (1) 將輻射傳輸模型 PROSPECT-PRO 和 SAIL 結(jié)合起來,生成各種植被狀態(tài)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù);

  • (2) 使用降維來處理共線性;

  • (3) 將 AL 技術(shù)與高斯過程回歸 (GPR) 相結(jié)合,對現(xiàn)場收集數(shù)據(jù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行微調(diào);

  • (4) 添加非植被光譜,使模型能夠處理圖像中的光譜異質(zhì)性。

最終的 CNC 模型已針對現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行了成功驗證,實現(xiàn)了 3.4 mg/m2 的低均方根誤差 (RMSE) 和 0.7 的決定系數(shù) (R2)。該模型被應(yīng)用于德國慕尼黑北部農(nóng)業(yè)地區(qū)的 PRISMA 圖像。地上 CNC 制圖在整個景觀上產(chǎn)生了可靠的估計值和有意義的相關(guān)不確定性。這些令人鼓舞的結(jié)果證明了從太空常規(guī)量化 CNC 的可行性,例如作為未來 CHIME 任務(wù)的一部分在運營環(huán)境中。

主要發(fā)現(xiàn):

    • 本文提出了一種用于從星載成像光譜數(shù)據(jù)進行操作交付的第一個混合冠層氮含量 (CNC) 檢索模型。

    • 該模型已針對現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行了成功驗證,實現(xiàn)了 3.4 mg/m2 的低均方根誤差 (RMSE) 和 0.7 的決定系數(shù) (R2)。

    • 該模型被應(yīng)用于德國慕尼黑北部農(nóng)業(yè)地區(qū)的 PRISMA 圖像,在地圖繪制地上 CNC 時產(chǎn)生了可靠的估計值和有意義的相關(guān)不確定性。

    • 這些令人鼓舞的結(jié)果證明了從太空常規(guī)量化 CNC 的可行性,例如作為未來 CHIME 任務(wù)的一部分在運營環(huán)境中。


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慕尼黑北部的 PRISMA 插圖和放大的 MNI 試驗場冬小麥和玉米田(2017 年和 2018 年),以偽彩色紅外顯示(R:865.6 nm,G:650.5 nm,B:554.3 nm)。

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a)預(yù)處理前PRISMA子集的RGB假色合成,圖像中垂直條紋清晰可見;b) 預(yù)處理后PRISMA子集的RGB假色合成;c) 預(yù)處理之前(紅線)和之后(藍線)的植被 PRISMA 光譜示例。紅點標(biāo)記了通過該特定像素的平滑過程去除的條帶。藍點表示用于樣條平滑插值的頻帶。灰色陰影區(qū)域表示在樣條平滑插值后移除的光譜區(qū)域以獲得最終的 PRISMA 光譜。

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PRISMA CNC 測繪混合測繪策略的工作流程。NV:無植被。

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擬合優(yōu)度結(jié)果(RMSE,R22)針對驗證數(shù)據(jù)使用 AL (EBD)。AL 序列從 100 個樣本開始,到 136 個樣本結(jié)束。

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沿 1:1 線測量的 CNC 與估計的 CNC,包括 EBD 減少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集(左)和 EBD 減少的 + 24 個添加的非植被 (NV) 光譜(右)的不確定性區(qū)間。

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EBD 縮減的最終訓(xùn)練數(shù)據(jù)集(藍色)與驗證數(shù)據(jù)集(紅色)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)(平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小–最大) 。

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PRISMA 圖像 (01/08/2020) 重新采樣為CHIME波段并處理為 CNC,單位為 [g/m 2 ](上),相關(guān)相對不確定性單位為 [%](下)。

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PRISMA CNC 圖的子集,單位為 [g/m 2 ]。相對不確定性超過 20% 的區(qū)域被掩蓋。

總結(jié):本文提出了一種用于從星載成像光譜數(shù)據(jù)進行操作交付的冠層氮含量 (CNC) 檢索模型。該模型結(jié)合了先進的輻射傳輸模型 (RTM) 和機器學(xué)習(xí)方法,具有良好的通用性和快速處理能力。該模型在德國慕尼黑北部農(nóng)業(yè)地區(qū)的 PRISMA 圖像上進行了驗證,并取得了較高的準(zhǔn)確性。該模型可用于對全球農(nóng)業(yè)地區(qū)的 CNC 進行常規(guī)監(jiān)測。推薦指數(shù):???? 


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