机载数据估算功能多样性的挑战：Lägeren 森林航线与校正方法研究

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苏黎世大学 Marius Vögtli 的博士研究以苏黎世附近 Lägeren 森林为对象，用飞机在数分钟内沿三个不同方向飞行采集数据，并分别以无校正（APP）、大气与地形校正（ATM）、再加各向异性校正（BCR）三种方式处理，提取类胡萝卜素、叶绿素和叶片含水量三项植物性状，生成高分辨率功能丰富度地图。

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作者 / 来源：University of Zurich · Remote Sensing of Water Systems Blog · 原文时间：2025年10月22日 08:00（北京时间）

原作者信息要点

瑞士联邦环境局（BAFU）警告瑞士生物多样性状况令人担忧，并呼吁采取果断行动。有效的保护依赖可靠的监测数据，用于识别濒危区域并确定保护优先次序。

遥感方法（如机载和卫星观测）越来越多用于大范围监测生物多样性，通常聚焦于物种多样性，即识别某区域存在哪些物种。为更好理解生物多样性对生态系统功能的作用，研究者引入功能多样性概念，描述一个区域内不仅有多少物种，还包括它们在各自角色上如何互补。例如在森林中，不同物种在资源利用方式以及碳储存、水循环等过程中的贡献各不相同。监测这一方面有助于评估生态系统的韧性和生产力。

Marius Vögtli 在其博士研究期间考察了数据处理方法和飞行航线几何结构如何影响功能性生物多样性的估算。

遥感数据受多种因素影响：大气中的气溶胶和水汽会散射和吸收光线；地面地形和地表属性影响光反射；反射还随太阳角度和观测方向变化，这种方向性变化称为反射各向异性，即同一地表因太阳与传感器相对位置不同而呈现不同外观。这些大气、地形和各向异性效应会给遥感数据引入误差。

为减少误差，处理数据时需进行校正：大气校正去除空气颗粒和气体造成的畸变；地形校正考虑坡度和海拔等地貌对光反射的影响；各向异性校正调整地表依据观测和光照角度散射光线的差异。

为测试功能丰富度估算的稳健性，研究者在苏黎世附近的 Lägeren 森林用飞机采集数据。他们在几分钟内沿三条连续航线飞行，但方向不同，从而在略有差异的观测条件下获取数据。数据集随后以三种方式处理：不做任何校正（APP）、进行大气和地形校正（ATM）、以及额外进行各向异性校正（BCR）。

从处理后的反射率数据中，研究者提取了三种关键植物性状：类胡萝卜素含量、叶绿素水平和叶片含水量。基于这些测量，团队生成了高分辨率的功能丰富度地图。

对比这些地图发现，不同处理步骤显著影响结果。研究的关键发现之一是，未校正数据可能导致功能丰富度被大幅高估。Vögtli 表示，如果大气、地形和各向异性效应未被妥善校正，功能丰富度可能被高估最多15%。

更引人注目的是阴影的作用。Vögtli 解释说，起初目标是理解不同处理步骤如何影响功能多样性估算，但发现阴影的存在影响甚至比处理本身更强。阴影由地形或植被投射，阴影区域接收的光照较少，改变其光谱特征，从而影响多样性估算。取决于飞行方向和太阳位置，某些航线记录的阴影区域明显多于其他航线。

Vögtli 解释说，此前研究中阴影未被直接识别，而是通过只考虑某区域内最亮像素来回避，但这种方法并不总是有效：如果整个区域都在阴影中，即使最亮像素仍是阴影。因此直到现在，仍不清楚数据中残留多少阴影像素，以及它们对结果有何影响。

研究结论是，未来遥感应用必须仔细考虑阴影效应。据 Vögtli 所述，有两种可能途径：研究者可在数据分析中明确考虑阴影，或从一开始就设计能最小化阴影覆盖的飞行航线。Vögtli 表示，目前很少有可靠方法能准确检测和校正阴影效应，这使得仔细的飞行规划更加重要。

本站整理与观察

本站观察：该材料将功能多样性监测的误差来源分为两类，一是可通过处理链校正的大气、地形和各向异性效应，二是阴影这一在既往研究中常被回避而非量化的因素。材料给出的量化结论仅为阴影之外校正缺失时功能丰富度可能被高估最多15%，阴影影响被描述为更强，但未提供具体百分比。

本站观察：材料中飞行航线设计被提出为应对阴影的可行手段之一，与数据分析中显式处理阴影并列，但材料同时指出目前缺乏可靠的阴影检测与校正方法，因此航线规划在当前阶段被赋予更高权重。

本站观察：材料提及的三种植物性状（类胡萝卜素、叶绿素、叶片含水量）被用作生成功能丰富度地图的输入，但材料未说明这些性状与功能丰富度之间的具体计算关系。

材料为博客文章，未提供作者署名，且正文中图表标注的引用年份存在不一致（一处为2025，一处为2015），本站未对此进行核实。材料未给出研究样本量、具体飞行高度、传感器型号、阴影像素占比等细节，也未提供同行评审信息。文中所有数字、人名和产品名均直接来自材料，本站观察部分为基于材料的推论，不代表原始研究结论。