一种行播水生植被冠层反射的蒙特卡罗计算机模拟方法

    专利查询2022-07-06  204


    一种行播水生植被冠层反射的蒙特卡罗计算机模拟方法
    (一)所属技术领域
    1.本发明涉及一种行播水生植被冠层反射的蒙特卡罗计算机模拟方法,属于光学遥感领域,可以应用于光学遥感成像模拟或其他遥感模型的交叉验证,同时在湿地生态研究和农作物定量化监测应用方面具有重要意义。
    (二)

    背景技术:

    2.行播水生植被是农业生产中一种常见的种植结构,在空间结构上呈现出周期性,其三维结构可以较为方便地在计算机中进行表示。三维水生植被场景中由于有水体背景的存在,在该场景中辐射传输的过程相比于陆地植被产生明显的变化,主要是由于为水-气界面和水体中各种杂质微粒对光线产生的吸收与散射作用。光线在水-气界面上会产生反射或者是折射,由于在自然界水面并不是完全光滑的,因此无法视为理想的散射或者折射现象。在水体中,光线会与杂质发生交互,从而偏折,造成体散射的效应,这都增加了水生植被遥感建模的复杂性。因此,通过探究场景中每种元素对光线传播产生的影响,进而构建出行播水生植被的遥感模型,即可研究行播水生植被场景中各种生化或者几何参数对植被冠层反射特性的影响,从而更充分地从地面测量或者是卫星图像数据中提取出相应的信息,辅助反演的过程,为水生植被的监测、估产、预警、保护及定量反演提供高效、准确的新途径。同时,基于蒙特卡罗方法的计算机模拟模型被视为一种更加精确的算法,可以作为其他简化模型的验证工具。
    3.物体的反射特性通常用二向性反射分布函数(bidirectional reflectance distribution function,brdf)加以精确描述。本发明耦合植物叶片光谱模型、波浪水面反射模型、浅水生物光学模型自动构建出行播水生植被的三维场景,并进一步使用蒙特卡罗光线追踪的方法进行模拟,发展出了一种行播水生植被冠层反射的蒙特卡罗计算机模拟方法,本方法可高效准确模拟植被遥感中水生植被的反射光谱特性与反射方向特性,对实现水生植被的遥感监测与参数反演具有重要意义及应用价值。
    (三)

    技术实现要素:

    4.本发明涉及一种行播水生植被冠层反射的蒙特卡罗计算机模拟方法,其步骤如下:根据行播植被的几何结构、行向和行距特征构建出水生植被的三维场景,假设在垂直于垄行方向上的植被冠层与水体交替排列,在一垄内叶片均匀分布;模型耦合了植被叶片的光谱模型用于计算叶片的反射率和透过率;耦合了波浪水面反射模型用于计算水面反射和透射分布;耦合了浅水生物光学模型来计算水体的吸收系数和散射系数;根据光照分布随机生成大量的入射光子,对于每个随机光子,追踪其在模拟场景中完整的传播过程,若没有被吸收而成功出射出场景,则记录出射方向,即可根据出射光子统计分布计算得到整个水生植被冠层的反射率;探究行播水生植被冠层的反射光谱特性及反射方向特性,其具体步骤如下:
    5.1一种行播水生植被冠层反射的蒙特卡罗计算机模拟方法,其特征在于包含以下
    步骤:
    6.(1)将行播场景认为是在垂直于垄行方向上,植被冠层与水体交替出现,且在一垄内,叶片是均匀分布的等边三角形形成的三维场景。根据行播场景的几何结构,朝向,行向,叶面积指数等参数来自动化地构建出待模拟的场景。适当的调整用于表示叶片的等边三角形的边长,在相同的叶面积指数下,不同的边长会影响到植被场景的孔隙率;
    7.(2)使用植物叶片光谱模型计算单个叶片的反射率及透过率,根据风速和风向参数得到水面反射和折射的概率分布,根据水体参数,使用水体生物光学模型得到水体的吸收系数,散射系数以及散射相函数,并使用得到的结果设置场景中各元素的属性,将所有的叶片均设置为朗伯体;
    8.(3)根据光源的类型和能量分布,采样光子的初始位置和初始方向,并为其设置初始权重,并将该光子发射到植被场景中;
    9.(4)在场景中找到光子与场景中元素的交点,之后根据相交元素的属性,采样新的反射或折射方向,修改相应光子的权重,重新入射到场景中去,并追踪该新产生的光子,当光子权重小于一定范围的时候,则认为该光子被吸收;
    10.(5)将整个出射方向的分布空间视为一个半球空间,并将该半球表面分割为网格,计算每一个网格的面积并为其维护一个累计权重,根据出射出场景光子的方向得到其相对应的网格,并将该光子的权重累加到累计权重上;
    11.(6)在追踪大量的光子后,根据半球网格的上的权重分布和入射光子总权重计算整个水生植被系统的二向反射率。
    12.2根据权利要求1所述的一种行播水生植被冠层反射的蒙特卡罗计算机模拟方法,其特征在于:步骤(1)中所述的“将行播场景认为是在垂直于垄行方向上,植被冠层与水体交替出现,且在一垄内,叶片是均匀分布的等边三角形形成的三维场景。”;其特征在于,整个场景在空间中是无限延伸的,且在垂直于垄行和平行于垄行的方向上呈现出周期性,在构造阶段,只构造在一个周期内的三维场景,而在模拟的过程中,将整个场景视为构造出的单个场景在垂直和平行于垄行方向上的无限重复,从而模拟出无限扩展场景的效果;在构造一个周期内场景的时候,可以根据输入的周期长度,垄长,水深,植被高度,水上也面积指数,水下叶面积指数,三角形叶片的边长等几何参数自动生成出待模拟场景。
    13.3根据权利要求1所述的一种行播水生植被冠层反射的蒙特卡罗计算机模拟方法,其特征在于:步骤(2)中所述的“使用植物叶片光谱模型计算单个叶片的反射率及透过率,根据风速和风向参数得到水面反射和折射的概率分布,根据水体参数,使用水体生物光学模型得到水体的吸收系数,散射系数以及散射相函数,并使用得到的结果设置场景中各元素的属性,所有的叶片均设置为朗伯体”的场景元素光学属性设置方法,所包含的具体内容如下:所有的叶片表面均视为朗伯体,耦合prospect计算叶片的反射率和透过率,耦合coxmunk模型计算水面的双向反射分布函数(bidirectional reflectance distribution function,brdf)和双向透射分布函数(bidirectional transmittance distribution function,btdf),耦合根据海水试验测量结果构造出的水体散射相函数,耦合水体生物光学模型得到水体的吸收系数和散射系数4根据权利要求1所述的一种行播水生植被冠层反射的蒙特卡罗计算机模拟方法,其特征在于:步骤(3)中所述的“根据光源的类型和能量分布,采样光子的初始位置和初始方向,并为其设置初始权重,并将该光子发射到植被场景
    中”对于遥感模拟中常见的平行光和天空漫反射光,其采样过程如下:
    14.平行光采样方法为:
    [0015][0016]
    其中(x,y,z)是光线的起始位置,ξ1和ξ2是单位随机变量,xr是一个周期场景中x方向的坐标范围大小,yr是一个周期内y方向的坐标范围大小,x
    min
    、x
    max
    表示一个周期内x方向上的最大值和最小值,y
    min
    、y
    max
    表示一个周期内y方向上的最大和最小值,z
    min
    和z
    max
    表示一个周期内z方向上的最大值和最小值,表示的是光线入射的方向向量,表示的是平行光入射的方向;
    [0017]
    天空漫反射光的采样方法为:
    [0018][0019]
    其中起始点位置的采样与平行光的情况相同,ω表示的是光线的初始方向,(u
    x
    ,uy,uz)是光线起始方向的坐标
    [0020]
    5根据权利要求1所述的一种行播水生植被冠层反射的蒙特卡罗计算机模拟方法,其特征在于:步骤(4)中所述的“根据相交元素的属性,采样新的反射或折射方向,修改相应光子的权重”,各个类型元素采样新的散射方向过程如下:
    [0021]
    对于朗伯体,光子的散射满足余弦分布,采样公式为:
    [0022][0023]
    其中,ξ表示的是单位随机变量,(u
    x
    ,uy,uz)是光线起始方向的坐标φ表示的是起始方位角;
    [0024]
    对于水面的散射方向的计算,为根据cox-munk模型预计算出相对应的累计分布函数(cumulative distribution function,cdf)表,进而从cdf中进行采样得到新的方向。cox-munk模型计算brdf的公式为:
    [0025][0026]
    式中,r(ω)为水面平静时入射角为ω的菲涅尔反射率,p(z
    x
    ,zy)为波浪水面坡度的概率分布函数,z
    x
    ,zy为微小面元坐标系,θn为发生镜面反射的波浪面元的法线所在天顶
    角方向,θs为太阳天顶角,θo为观测天顶角,σ为水面粗糙度因子,表示的是coxmunk模型的brdf;
    [0027]
    6根据权利要求1所述的一种行播水生植被冠层反射的蒙特卡罗计算机模拟方法,其特征在于:步骤(5)中所述的“将整个出射方向的分布空间视为一个半球空间,并将该半球表面分割为网格,计算每一个网格的面积并为其维护一个累计权重”,网格的具体构建步骤如下:
    [0028][0029]
    其中每一个θi代表一个圆锥代表的最大天顶角,ki是θi在对应的区域内块的个数,a
    aspect
    是每一个块长宽比,在本应用中设置为1,ri是对θi对应的区域进行朗伯方位角等面积投影所对应的半径,满足
    [0030]
    7根据权利要求1所述的一种行播水生植被冠层反射的蒙特卡罗计算机模拟方法,其特征在于:步骤(6)中所述的“根据半球网格的上的权重分布和入射光子总权重计算整个水生植被系统的二向反射率”,具体计算过程如下:
    [0031][0032]
    式中,表示的是第i个块范围内的brf函数,wi为穿过第i个块光子所累加得到的总权重,δωi表示的是第i个块在单位球面上对应的面积,即立体角,θ
    ic
    为穿过第i个块中心的线段的天顶角,w
    total
    为入射到场景中所有光子的总权重。
    [0033]
    本发明与现有技术相比的优点在于:
    [0034]
    (1)在植被遥感领域,目前缺乏能够科学有效描述水体背景下行播水生植被二向反射特性的通用三维计算机模拟模型,本发明针对浅水域中行播水生植被开发的基于蒙特卡罗的计算模拟方法,具有显著的创新性,为行播水生植被的监测、估产、预警、保护以及生物物理参数的反演提供了更高效、准确的新途径。
    [0035]
    (2)本发明耦合植物叶片光谱模型、波浪水面反射模型、浅水生物光学模型作为场景种各类元素的属性,自动生成行播水生植被三维场景,从而考虑到了行播水生植被环境下所有对辐射传输产生影响的因素,得到一种准确,高效的计算机模拟模型。相比于传统植被模型,本发明的模型物理概念清晰、通用性强、计算方便、速度快,且具有可靠的精度保证。
    (四)附图说明
    [0036]
    图1为本发明的技术流程。图2为行播水生植被在三种不同生长期(分蘖期、拔节期、孕穗期)的三维渲染图。
    (五)具体实施方式
    [0037]
    为了更好地说明本发明涉及的一种行播水生植被冠层反射的蒙特卡罗计算机模
    拟方法,利用本发明的模型进行了测试与分析,取得了良好的效果,具体实施方法如下:
    [0038]
    (1)将行播场景认为是在垂直于垄行方向上,植被冠层与水体交替出现,且在一垄内,叶片是均匀分布的等边三角形形成的三维场景。通过几何结构,朝向,行向,叶面积指数和叶片边长等参数,自动构建出一垄范围内的行播水生植被三维场景;
    [0039]
    (2)基于植物叶片光谱模型计算单个叶片的反射率及透过率,结合水体中各物质浓度计算水体的吸收系数和散射系数,使用提供的风速和风向参数计算出水面的brdf和btdf函数构造出相应的cdf表,最终,为场景中的所有元素都设置了相应的属性;
    [0040]
    (3)从光源位置上使用大量光子向场景内进行追踪,并在每次散射事件后重新计算散射的方向,并修改相应的权重,最终没有被吸收而成功出射出场景的光子的权重累加到收集器对应的块上;
    [0041]
    (4)遍历收集器上的每一个块,根据该块的位置和累计的权重结合入射如场景的总的权重信息,计算出在每个块对应的方向上的双向反射率。
    [0042]
    本发明建立水生植被冠层方向反射模型有助于更深入、科学地探究水生植被冠层反射光谱与太阳辐射、植被结构参数、水体组分参数、水底反射特性的关系,同时补充了三维冠层反射模型中缺少了对水面和水体处理的问题,本发明将为水生植被的监测、估产、预警、保护以及生物物理参数的反演提供更高效、准确的新途径。
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