【微课堂】SAR数据湿地植被生物量反演方法研究进展
针对未来的碳释放量有可能成为气候环境不确定性的最大来源，而生物量的精确制图可以大大减小碳排放和吸收中的不确定性，能更好地理解其在全球变化中的重要地位。本文基于SAR数据在湿地植被生物量反演制图中的有效性及重要性，从极化分解理论、微波散射模型、生物量反演方法等方面探讨SAR数据在湿地植被生物量反演中的应用潜力。
湿地生态系统是人类赖以生存和持续发展的重要支撑系统，湿地生态环境中孕育着大量的生物量资源，在全球碳循环中发挥重要作用。湿地植被生物量是指单位面积内存在的湿地植物的总重量，通常以鲜重（湿重）或干重表示，是衡量湿地生态系统健康状况和湖泊生态系统自然生产率的重要指标，代表着湿地演替的相关阶段，也是研究湿地生态系统物质循环、能量流动和生产力的基础。
1SAR数据湿地植被生物量反演适应性分析
由于湿地类型的多样化、湿地生物量的动态变化大，湿地所在地在交通和测量方面都存在很大的不便，传统的生物量调查方法耗费大量的人力、物力，在空间全局性、时效性等方面存在着明显的局限。而遥感技术可为湿地研究提供大量有用信息，雷达相比于光学遥感的工作波段较长，回波信号对生物量的饱和点较高；雷达成像全天时、全天候且对云雾、植被的穿透性使得雷达遥感可以获取植被表层和体散射的信息，更适合于用来反演具有体结构特征的植被参数。
2单/多极化SAR数据湿地生物量反演
SAR经过50多年的发展，已经从两种极化模式发展到了多波段、多极化、全极化的阶段，为开展实地生物量的反演研究提供了可靠的数据源。利用单/多波段、极化SAR数据进行湿地生物量估算主要通过地面实测数据与雷达数据建立回归关系或者利用雷达散射模型模拟的后向散射与湿地植被生物物理参数之间的关系来进行生物量的估算。
图 1. ENVISAT ASAR双极化SAR数据鄱阳湖湿地植被生物量动态变化（2007年）
3极化SAR湿地植被生物量反演
极化SAR数据的采用可以更好地分析湿地植被在全极化下的不同响应，提高生物量反演的精度。Radarsat-2数据多模式自主选择的方式在湿地制图方面彰显了优势，极化特性更是提高了数据对目标结构的敏感性。极化分解方法提取和观测目标物理散射机制的相关极化参数，且在区分植被、城市或人工建筑物方面有较高的精度，经过研究者们完善提出的Freeman极化分解方法估算生物量相关参数的模型公式较为全面。
图2. RADARSAT-2极化SAR数据鄱阳湖湿地植被生物量分布图（2011年4月8日）
4微波植被散射模型
Attema及Ulaby提出了植被覆盖地表的水云模型，将整个植被层看作是均匀分布的相同大小的类似水分子层，水云模型得到了广泛的应用。Mcdonald 等提出了针对森林的MIMICS模型，将森林重新建模分成冠层，枝干层及地表部分，考虑了二次散射，有学者将其适应化后应用到植被的参数估计方面。为了解决传统模型模拟过程中的相位信息缺失问题，研究人员也建立了适合不同产品的植被相干散射模型。Stiles等人针对具有细长叶片结构的草地植被进行建模，模拟后向散射，后又细化完善草地植被模型提出了全相位相干散射模型。课题组同时针对鄱阳湖湿地的植被特征建立了适用于鄱阳湖湿地植被的相干散射模型。
5生物量反演方法
目前在生物量反演方法中比较常用的是线性回归及多元回归分析方法，在光学领域是通过寻找生物量与光学影像各通道或者各种指数间的关系来反演生物量；而在雷达领域是寻找生物量与不同极化或极化组合之间的关系。由于神经网络在模拟非线性关系上的优势，利用模型结合影像的方法来估测植被生物量的方法更是具有较好的反演精度。
伴随着SAR数据的普遍使用，利用极化SAR数据对湿地植被进行生物量反演将成为一个新的研究热点。鄱阳湖湿地植被自然生长特性让植株分布随机，且湿地植被在SAR不同极化、波段、入射角情况下拥有不同的响应方式，湿地环境因素、植被各生物物理参数对在不同的情况下对SAR后向散射的影响也不尽相同，只有通过研究不同极化方式下湿地植被的响应机制，才可以有效地降低散射模型、反演模型的复杂度。寻找到适合湿地环境下植被生物量反演的极化分解方法及极化特征参数组合，才能进一步提高反演湿地植被生物量的精度。
以上内容由数字地球重点实验室沈国状提供。