基于无人机观测的高光谱 BRDF 可表征平坦沙漠地表的光学特性：与实验室和卫星数据的综合对比研究

Hyperspectral BRDF based on UAV measurements can characterize optical properties of flat desert surfaces: A comprehensive comparison with laboratory and satellite data

研究单位：东北师范大学

摘要：

沙漠是陆地生态系统的重要组成部分，其光学反射特性对于理解地表辐射平衡至关重要。将高光谱与角度观测相结合，被认为是表征沙漠地表光学反射特性的有效方法。然而，由于测量配置的限制，地面和卫星观测仪器难以在合适的尺度上同时获取沙漠地表的高光谱和角度反射率。

为克服这一局限性，本文采用搭载光谱仪的无人机（UAV），对中国西北地区六处沙漠区域开展了高光谱双向反射分布函数（BRDF）测量。通过与在相同观测几何条件下获得的实验室和卫星观测结果进行对比发现，无人机测得的高光谱反射率在光谱形态上与实验室测量结果高度一致，而无人机获取的角度反射率在半球空间内的 BRDF 表征与卫星观测结果具有良好的一致性。

此外，本文还将基于 BRDF 模型反演得到的角度反射率与 MODIS 在选定波长下的沙漠实测角度反射率进行了比较。结果表明，基于无人机测得的高光谱 BRDF 构建的 BRDF 模型在光谱 BRDF 模拟方面表现出更优的性能。基于贝叶斯反演的不确定性分析进一步证实了无人机数据在有效表征沙漠地表光学特性方面的可靠性。上述结果表明，基于无人机的光谱与角度联合测量在定量刻画高光谱 BRDF 方面具有较强的稳健性，可为获取沙漠地表全面的原位光学特性提供有力支撑，并可作为未来沙漠地表辐射平衡研究的重要验证数据来源。

研究方法：

图1 无人机观测位置及中国沙漠分布。 绿色三角形表示无人机观测位置：阿拉善（ALS）、敦煌（DH）、格尔木（GEM）、民勤（MQ）、乌海（WH）和小柴旦西（XCDH_W）

表1 飞行试验总结

表2 六个研究地点的质地特性

图2 基于无人机的高光谱 BRDF 评估流程示意图

图3 六个荒漠地点的野外图像。(A)阿拉善(ALS)，(B)敦煌(Dh)，(C)格尔木(GEM)，(D)民勤(MQ)，(E)乌海(WH)，和(F)小柴旦西部Est(XCDH_W)

图4 本研究所用六种沙漠样品的显微图像。(a) 阿拉善（ALS），(b) 敦煌（DH），(c) 格尔木（GEM），(d) 民勤（MQ），(e) 乌海（WH），(f) 小柴旦西（XCDH_W）

数据采集：

本研究的无人机BRDF测量是通过无人机系统和地面系统协同完成。无人机系统包括A660型无人机、云台控制系统、地面站以及RS-8800光谱仪。A660无人机最大载重为10Kg，续航时间最长可达60分钟，可配备多种云台，搭载不同载荷，如高光谱成像仪、多光谱成像仪、光谱辐射计、红外热成像仪、激光雷达系统、倾斜摄影、可见光成像等遥感设备，可满足多种航测需求。RS-8800光谱仪光谱范围350-2500nm，可快速实现野外紫外-可见-近红外全波段光谱数据测量，采样间隔1nm，FOV25°。地面系统包括RS-8800光谱仪、自动伸缩支架和控制箱。

图5 (a) 无人机飞行方案：竖直线表示飞行高度，水平线表示飞行半径，黑点表示观测天顶角，黄色水平条表示天底方向测量的视场. (b) BRDF 测量布设：红色虚线表示飞行路径，黄色点表示观测位置，观测天顶角间隔为 10°，观测方位角间隔为 30°. (c) 无人机系统组成：无人机、光谱仪、云台和相机

图6 (a) 地面测量系统由光谱仪、可伸缩支架和控制箱组成。光谱仪的光纤探头和参考面板安装在可伸缩支架上。(b) 测量过程中展开的参考面板

研究结果：

图7 (a) 无人机在天底方向（VZA = 0°，SZA = 30°）观测得到的六个沙漠站点的半球方向反射函数（HDRF）。(b) 实验室在天底方向（VZA = 0°，SZA = 30°）观测得到的六个沙漠站点的双向反射因子（BRF）。(c) 六个沙漠站点在主平面内不同观测天顶角（VZA）条件下，无人机高光谱 HDRF 与实验室高光谱 BRF 之间的光谱角制图（SAM）。表中每个数值表示对应的 SAM 值，SAM 值越小，表明两种观测结果在光谱形态上的相似性越高。“–”表示前向散射方向。太阳天顶角（SZA）为 30°。

图8 在 858 nm 波长下，不同太阳天顶角条件下无人机获取的 HDRF 在半球空间中的角度分布：第一行为 SZA = 30°，第二行为 SZA = 40°，第三行为 SZA = 50°。黑色五角星表示起始太阳天顶角（SZA_start）。每一列表示一个沙漠站点，从左到右依次为：阿拉善（ALS）、敦煌（DH）、格尔木（GEM）、民勤（MQ）、乌海（WH）和小柴旦西（XCDH_W）。

图9 在 858 nm 波长下，不同太阳天顶角条件（第一行为 SZA = 30°，第二行为 SZA = 40°，第三行为 SZA = 50°）下，无人机观测得到的各向异性因子（ANIF）在半球空间中的角度分布。黑色五角星表示起始太阳天顶角（SZA_start）。每一列表示一个沙漠站点，从左到右依次为：阿拉善（ALS）、敦煌（DH）、格尔木（GEM）、民勤（MQ）、乌海（WH）和小柴旦西（XCDH_W）。

图10 在 858 nm 波长下，不同太阳天顶角条件（第一行为 SZA = 30°，第二行为 SZA = 40°，第三行为 SZA = 50°）下，无人机观测得到的 HDRF 在半球空间中的角度分布。黑色五角星表示起始太阳天顶角（SZA_start）。每一列表示一个沙漠站点，从左到右依次为：阿拉善（ALS）、敦煌（DH）、格尔木（GEM）、民勤（MQ）、乌海（WH）和小柴旦西（XCDH_W）。

图11 六个站点在三个太阳天顶角（SZA = 30°、40°、50°）和 61 个观测天顶角（VZA）条件下，无人机观测的 HDRF（波长范围 400–2450 nm）与卫星观测的七个反射波段 HDRF 对比。黑点表示卫星观测 HDRF 的中位值，误差线的上端和下端分别表示卫星观测 HDRF 的最大值和最小值。

图12 在 858 nm 波长、太阳天顶角 SZA = 40° 条件下，无人机观测 HDRF 与卫星观测 HDRF 之间的相对差（RD）在半球空间中的角度分布（第一行）及卫星观测 HDRF 在半球空间中的角度分布（第二行）。平均 |RD| 为 61 个观测天顶角（VZA）绝对相对差的平均值。黑色五角星表示起始太阳天顶角（SZA_start）。每一列表示一个沙漠站点，从左到右依次为：阿拉善（ALS）、敦煌（DH）、格尔木（GEM）、民勤（MQ）、乌海（WH）和小柴旦西（XCDH_W）

图13 六个站点在三个太阳天顶角（SZA）、61 个观测天顶角（VZA）及 1653 个波长条件下，RPV 模型（a）和 SOILSPECT 模型（b）模拟 HDRF 与无人机实测 HDRF 的对比（样本量 N = 181,4994）

图14 本研究中基于无人机的所有数据下，RPV 模型和 SOILSPECT 模型各参数的平均不确定性

图15 (a) ABL 站点的实地照片 (b) 无人机高光谱 BRDF 测量的现场场景 (c) 无人机在 50 米高度拍摄的天底视角图像

图16 在 858 nm 波长下，ABL 站点太阳天顶角为 30°、40° 和 50° 条件下，无人机观测 HDRF 的半球空间角度分布：(a–c) 和 (d–f) 分别表示不同观测或处理方式的 HDRF。黑色五角星表示起始太阳天顶角（SZA_start）

图17 在 858 nm 波长下，ABL 站点太阳天顶角为 30°、40° 和 50° 条件下，无人机观测 HDRF 与卫星观测 HDRF 之间的相对差（RD）在半球空间中的角度分布。黑色五角星表示起始太阳天顶角（SZA_start）

研究结论：

在本研究中，我们通过将无人机（UAV）观测的高光谱 BRDF 与实验室光谱和卫星观测 BRDF 进行对比，评估了无人机测量在表征沙漠地表光学特性方面的有效性。本研究利用搭载光谱仪的无人机，在中国西北地区六个沙漠区域的不同太阳天顶角（SZA）下采集高光谱 BRDF 数据。结果表明，无人机测得的高光谱反射率在光谱形态上与实验室测量高度一致（光谱角制图 SAM < 0.074），这验证了无人机在不同照明-观测几何条件下表征沙漠地表高光谱反射特性的准确性。无人机观测与卫星观测 HDRF 之间的相对差较小（平均 |RD| ~< 5%），进一步证明了无人机测量在野外条件下表征沙漠地表角度反射特性的可靠性。

基于无人机数据构建的 BRDF 模型模拟精度高（相对均方根误差 RRMSE < 4%），反演得到的角度参数不确定性低（平均不确定性 < 2%），验证了无人机高光谱 BRDF 与沙漠地表光学特性之间的良好匹配。无人机测量弥补了实验室测量与卫星遥感在地块尺度（约 1-30 m）高光谱 BRDF 测量上的空白。未来，可以进一步探索基于无人机的高光谱 BRDF 在估算沙漠属性方面的潜在应用，并尝试将其与卫星遥感结合，用于沙漠属性制图。总之，无人机测量在表征沙漠地表光学特性方面具有显著效果，为沙漠辐射平衡研究提供了新的技术手段和宝贵的数据支持。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.115228