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林业定量遥感团队发展和最新进展

已有 3311 次阅读 2020-7-22 19:24 |系统分类:科研笔记

林业定量遥感团队发展最新进展

黄华国

一、工作伊始,延续博士研究方向

2007年到北林工作开始,我就定下了开辟森林定量遥感这个科研方向的思路。当时一个老教授就问我,以前的林业遥感难道不是定量的吗?我当时很自信,回答说以前虽然有很多蓄积量估测的统计研究,但森林定量遥感要区别于经验统计,从机理上实现定量。不过,当时就我一个人,势单力薄,对林业的需求也不是很具体。因此,我暂时延续博士论文工作,集中到森林的辐射传输建模上,改造RGM模型,从光学BRDF和热红外的多角度效应BTDF入手,拓展到森林场景上。相继提出了LRGM和RGM2,中间参与了RAMI-IV竞赛,RGM2版本的表现还不错。

二、转型开始,瞄准林业应用需求

2008年获批青年基金,开始研究森林热辐射方向性模型,实际上是BRDF和BTDF同时开展。3年后,获批面上基金,继续研究植被温度三维时空模拟。期间,在2010年评上副教授,也开始带研究生。但可惜的是,林学背景的学生对热红外遥感机理的底子明显不够,核心的突破仍然只能靠自己完成。于是,我也在思索,在林业大学做太过机理的遥感研究,是不是能够可持续。最后我认为:一定要让学生能够参与进来,一定要解决林业的应用问题才有生命力。因此,下一个面上基金开始耦合虫害胁迫,研究植被热红外响应机制,试图从热红外角度提前监测到虫害胁迫。这个时候更加靠拢林业的应用。当然,在中间也参与了一些科技支撑、公益性行业专项和重点研发专题,做过湿地、保护区监测、虫害、火灾等监测,对林业的需求越来越清晰。我越来越感受到解决林业问题,机理研究要有针对性。三大原因阐述如下:

首先,森林很复杂。如果三维建模如果太精细,数据量太大,运行效率太低,模型就没有实用性。于是,我改造了RGM模型,简化了树冠结构,提出了超快的RAPID模型(RSE,2013)。

其次,森林具有高大特征,光学饱和性强;云雨天多,可利用光学数据少。因此,不能局限于光学波段,需要充分挖掘激光雷达和微波雷达的优势,实现多源数据互补。怎么办?在2012年出国访问期间,我VT专门研究lidar建模(CJRS,2012)。2015年开始研究radar建模。由于雷达成像和光学成像的机理差异很大,理清两者的异同花了不少时间。在2016年,我才在IGARSS上提出初步成果;而正式文章经过艰难的评审,才在2018年正式刊出(RSE,2018)。2019年,我申请并获批在日本召开的IGARSS上培训,这是RAPID2模型第一次在全球亮相,展示了全谱段多传感器模拟能力。最新的面上基金瞄准光学微波信号的互补机制开展研究。最近也和芬兰大地测量所FGI合作开展了Ku波段廓线雷达模拟研究(RS, 2020)。另外,高光谱激光雷达的机理和应用潜力也是当前的研究重点之一。

最后,机理研究最终要服务于应用问题。目前我们认为森林干扰,尤其是病虫害和火灾的全波段监测机理很有意义,也非常适合机理模型介入。因此,我们扩展了针叶反射率模型LIBERTY,能够考虑枯黄的颜色变化(RS,2018);通过热红外观测,我们确认了受害等级不同会导致针叶温度有显著差异(植物生态学报,2020,封面文章),也实现了胁迫温度模拟;通过激光雷达建模,我们肯定了点云密度和枯梢率的相关性(RSL,2019);通过自制的背包lidar,发现不同采伐强度和火烧强度下的森林垂直结构差异明显;在微波方面,我们也基于微波相干指数探测到了虫害影响(国土资源遥感,2018),基于微波和NDVI相关性,恢复了火烧区域的光学图像土壤水分的反演(遥感学报,2020),基于水云模型反演了火烧迹地的含水量分布图等等。

三、团队成型,建立林业定量遥感体系

2014年我破格评上教授后,开始有博士生参与研究。近两年博士生的工作逐步上道,我感受到团队基本正常运转了。再加上近四年导师团队也开始壮大,包括陈玲、沈亲、于强和建波等老师的加入,使得很多想法不再完全依靠我自己也能持续推动了。今年,林源也要加入,团队更有力量了。目前每个老师都有特长,有的英语好,有的有生态学背景,有的有GIS背景,有的是纯正的定量遥感背景,还有的无人机功底很好。

经过十几年的打磨,团队研究方向也逐渐从森林定量遥感模型,慢慢扩展到林业定量遥感。全波段多传感器始终是团队的核心竞争力,而林业的应用也要改进模型,逐渐从点上的方法论走向产品生产,尽可能支撑国家的重大战略需求。2019年,我在北林学报正式发表论文《林业定量遥感研究进展和展望》,系统阐述了整个框架、进展和展望。2020年,科学出版社正式出版了我主编的《林业定量遥感:框架、模型和应用》(科学出版社官网和京东https://item.jd.com/12894642.html都有售),更加具体地描述整个体系,捋顺了相关的模型,也给出了应用案例。

为了更好地展示团队工作,2018年上线了团队网站(http://www.3dforest.cn),上面免费共享了RAPID模型及其详细操作手册。最近也申请了一个微信公众号(林业定量遥感),正在陆续整理一些成果和科普文章,欢迎关注。

 

参考文献:

1. 黄华国. 林业定量遥感研究进展和展望. 北京林业大学学报. doi: 10.13332/j.1000-1522.20190326

2. 黄华国,田昕,陈玲. 林业定量遥感:框架、模型和应用. 北京:科学出版社. 2020

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4. Huang, H. Accelerated RAPID Model Using Heterogeneous Porous Objects. Remote Sens. 2018, 10, 1264

5. Huang, H.*, Qin, W., & Liu, Q. (2013). RAPID: A Radiosity Applicable to Porous IndiviDual Objects for directional reflectance over complex vegetated scenes. Remote Sensing of Environment, 132, 221–237.

6. Du, K.; Huang, H.*; et al. (2020). Simulation of Ku-Band Profile Radar Waveform by Extending Radiosity Applicable to Porous Individual Objects (RAPID2) Model. REMOTE SENSING, 12(4), 684

7. Lin, Q.; Huang, H.*; Wang, J.; Huang, K.; Liu, Y (2019). Detection of Pine Shoot Beetle (PSB) Stress on Pine Forests at Individual Tree Level using UAV-Based Hyperspectral Imagery and Lidar. Remote Sens, 11, 2540.

8. Hu, P. & Huang, H.*, et al. (2020). Analyzing the Angle Effect of Leaf Reflectance Measured by Indoor Hyperspectral Light Detection and Ranging (LiDAR). REMOTE SENSING, 12(6),919, MAR 2 2020

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13. 王景旭,黄华国*,林起楠,王冰,黄侃.红外热成像监测云南松切梢小蠹虫害:针叶尺度观测.植物生态学报,2019,43(11):959-968.

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15. 薛娟, 俞琳锋, 林起楠, 刘广, 黄华国*. 基于Sentinel-1多时相InSAR影像的云南松切梢小蠹危害程度监测. 国土资源遥感, 2018, 030(004):108-114.



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