PROSAIL模型参数一

一、参数

一、叶片参数(PROSPECT模型)

参数 含义 单位 典型范围 应用场景建议
N 叶片结构参数 无量纲 1.0 - 2.5 农作物通常1.2-1.8,草本植物1.0-1.5,木本植物1.5-2.5
Cab (CHL) 叶绿素含量 μg/cm² 0 - 80 健康植被20-70,胁迫植被<20,茂密植被可达80
Car 类胡萝卜素含量 μg/cm² 0 - 30 通常为叶绿素的1/4到1/3(即Cab的25%)
Canth 花青素含量 μg/cm² 0 - 10 秋季或胁迫期较高,一般作物设为0
Cbrown 褐色素含量 无量纲 0 - 1 健康植被0-0.2,衰老植被0.2-0.5
Cw (EWT) 等效水厚度 g/cm² 或 cm 0.001 - 0.05 一般作物0.01-0.03,干旱地区较低
Cm (LMA) 干物质含量 g/cm² 0.002 - 0.02 农作物0.003-0.009,木本植物较高

二、冠层结构参数(4SAIL模型)

参数 含义 单位 典型范围 说明
LAI 叶面积指数 m²/m² 0 - 8(可扩展至10) 裸土0,稀疏植被0.5-2,茂密作物3-6,森林可达8+
TypeLidf 叶倾角分布类型 整数 1 或 2 1=Verhoef分布(需LIDFa+LIDFb<1),2=Campbell椭圆分布(推荐)
LIDFa 叶倾角分布参数a 度或无量纲 -1 到 1(Type=1)或0-90(Type=2) Type=2时表示平均叶倾角(ALA)
LIDFb 叶倾角分布参数b 无量纲 -1 到 1 仅Type=1时使用,控制双峰性
hspot (q) 热点参数 无量纲 0 - 1(通常0.01-0.5) 叶片宽度/冠层高度比,农田常用0.05-0.2

叶倾角分布类型(LIDF)设置:

类型 LIDFa LIDFb 说明
Planophile(水平型) 1 0 叶片水平分布,如南瓜、棉花
Erectophile(垂直型) -1 0 叶片垂直分布,如禾本科作物
Plagiophile(倾斜型) 0 -1 叶片45°倾斜
Extremophile(极端型) 0 1 叶片水平或垂直
Spherical(球面型) -0.35 -0.15 随机分布,森林常用
Uniform(均匀型) 0 0 各方向均匀

三、土壤参数

参数 含义 单位 范围 说明
psoil 干湿土壤因子 无量纲 0 - 1 0=干土,1=湿土,一般取0-1之间
rsoil 土壤亮度因子 无量纲 0 - 1 土壤反射率,暗土0.1-0.3,亮土0.4-0.8

四、几何观测参数(关键!)

参数 含义 单位 范围 物理意义
tts (sza/θt) 太阳天顶角 0 - 90 0°=太阳垂直头顶,90°=地平线
tto (vza/θv) 观测天顶角 0 - 90 0°=正射/天底观测(nadir)
psi (raa/φ) 相对方位角 0 - 360 太阳与观测方向的相对方位



实际获取方法:

从影像元数据提取:大多数卫星影像(如Sentinel-2、Landsat)的元数据中都包含太阳天顶角信息

使用Python计算:PyEphem、pvlib、SolarPosition.jl等库

在线计算器:NOAA太阳位置计算器

2. tto (Observer/Sensor Zenith Angle) - 观测天顶角

定义:传感器观测方向与垂直方向(天顶)之间的夹角。0°表示垂直向下观测(天底观测),90°表示水平观测

观测平台 计算方法 典型值
无人机正射影像 固定为0°(nadir view)
卫星影像 从元数据获取(view zenith angle) 0°-15°(Sentinel-2最大约10°)
倾斜摄影 根据飞行姿态角计算 0°-45°
机载多角度 根据传感器安装角度计算 变化范围大

无人机正射影像的特殊性:

正射校正后的影像假设为天底观测(垂直向下看)

因此 tto = 0° 是标准设置

如果是原始倾斜影像,需要根据无人机姿态(pitch, roll)计算:

tto=arccos(cos(pitch)×cos(roll))
| 观测类型 | psi设置 | 说明 |

| ---------------- | ---------- | ------------ |

| 天底观测(tto=0°) | 0°或任意值 | 垂直观测时方位角无意义 |

| 卫星过境 | 根据轨道计算 | 通常0°-180° |

| 无人机飞行 | 根据飞行方向计算 | 主飞行方向与太阳相对方位 |

| 多角度观测 | 每个角度单独计算 | 0°-360° |

复制代码
 天底观测时的psi处理:

当tto=0°时,psi对反射率计算影响很小,文献中通常设为0°或180°

有些研究设为90°(太阳与飞行方向垂直)

二. hspot (Hotspot Parameter) - 热点参数

定义:描述热点效应(hotspot effect)的参数,定义为叶片平均宽度与冠层高度的比值(leaf width / canopy height)。

物理意义:

当观测方向与太阳方向一致时(后向散射),冠层反射率会出现峰值(热点)

hspot越小,热点效应越明显(阴影被遮挡越少)

hspot越大,热点效应越弱


测量方法:

直接测量:测量叶片宽度和冠层高度计算比值

文献参考:根据相似植被类型参考已有研究

敏感性分析:在LUT中设置一定范围(如0.01-0.5)进行反演

三、不同应用场景的参数设置总结

场景1:无人机正射影像(UAV Orthophoto)

tts = 根据飞行时间、日期、纬度计算(通常20°-45°)

tto = 0 # 正射影像必须为0°(天底观测)

psi = 0 # 天底观测时设为0(或任意值,影响很小)

hspot = 0.05-0.2 # 根据作物类型,农田通常0.1左右

场景2:卫星遥感(Sentinel-2/Landsat)

tts = 从影像元数据获取(solar zenith angle)

tto = 从影像元数据获取(view zenith angle,通常<10°)

psi = 从影像元数据获取或计算(relative azimuth angle)

hspot = 0.01-0.1 # 根据植被类型设置

场景3:机载多角度观测

tts = 根据飞行时间计算

tto = 根据传感器安装角度(0°-45°)

psi = 根据飞行方向与太阳相对方位计算(0°-360°)

hspot = 根据植被类型测量或估算

四、关键注意事项

tts必须从实际影像获取或精确计算:不同日期、时间、纬度的tts差异很大,不能随意设定

tto=0°是正射影像的标准假设:如果实际飞行有较大倾斜(如 windy conditions),需要考虑姿态角修正

psi在天底观测时不敏感:当tto=0°时,psi可以设为0°或任意值,对结果影响很小

hspot需要根据实际情况调整:不同作物、不同生育期的hspot差异很大,建议在LUT中设置一定范围进行敏感性测试

使用专业库进行精确计算:对于科研应用,建议使用pvlib、PyEphem或SolarPosition.jl进行太阳位置计算,而非简化公式

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