中高分辨率遥感协同反演冬小麦覆盖度

摘要：为了开展高精度、高时空分辨率的植被覆盖度（fraction vegetation cover，FVC）监测，该文以华北地区冬小麦地为研究对象，采用 4 期高分一号卫星多光谱（GF1-PMS）、多光谱宽幅(GF1-WFV)与环境一号卫星多光谱(HJ1-CCD)3种传感器同期影像数据集，基于像元二分法模型，研究多源中高分辨率遥感影像协同估算 FVC 方法。以基于高空间分辨率 GF1-PMS 影像反演的 FVC 作为检验数据，对单源直接获取法、多源全生育期法、多源分期法 3 种反演模型进行了分析比较。研究结果表明：HJ1-CCD、GF1-WFV 数据与 GF1-PMS 数据的 FVC 直接反演结果具有较高的一致性，但在冬小麦的初期生长阶段，受卫星观测角度效应的影响，GF1-WFV 与 HJ1-CCD 的 FVC 结果偏高，偏差随冬小麦的成熟封垄而逐渐减弱；多源分期法的时空反演得到的 FVC 精度最高，GF1-WFV 的决定系数为 0.984，均方根误差为 0.030；HJ1-CCD的决定系数为 0.978，均方根误差为 0.034；而在缺少 GF1-PMS 匹配数据时，可通过多源全生育期法提高 GF1-WFV 与HJ1-CCD 数据的反演精度，GF1-WFV 的决定系数为 0.964，均方根误差为 0.044；HJ1-CCD 的决定系数为 0.950，均方根误差为 0.052。通过多传感器的联合反演获取时间序列的高精度的 FVC 数据，可为研究植被生长状况及生态环境动态变化提供数据基础。