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叶面积指数无线传感器网络观测数据的处理与质量控制

1. 简介

叶面积指数无线传感器网络（以下简称LAINet）是一种分布式的叶面积指数观测设备。LAINet由冠层上、冠层下和汇聚节点组成。通过部署在冠层下的多个冠层下测量植被冠层透过辐射强度，通过冠层上节点测量太阳下行辐射强度，通过汇聚节点将观测数据无线传输到远程服务器系统。

LAINet原始测量数据是冠层上、下节点的辐射强度，通过LAINet后台处理算法计算得到每个样方的叶面积指数。

2. LAINet提供的数据

处理后的逐日与7天滑动平均的叶面积指数。

3. 叶面积指数无线传感器网络观测数据处理流程

Ÿ LAINet节点原始观测到的光照数据（Level0）：仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据。

Ÿ Level0数据由仪器自动采集，自动保存到服务器数据库中，数据库表的名称为Light_table，字段结构如表1所示。

表 1 原始光照数据（Level0）表字段含义

字段名称中文含义Coll_ID记录IDLightNode_ID节点IDColl_Time采集时间（年月日时分秒）L_X_Ch_i第X（1-9）个光照传感器的第i（1-2）个通道数据Vbat电压值*10Seq数据序列号

Ÿ LAINet计算得到的一级数据（Level1）：利用LAINet软件（算法附后），逐节点计算每天LAI。计算结果自动保存到数据库中，数据库表名为LAIResult，字段结构如表2所示。

表 2 LAINet一级数据（Level1）表结构

字段名称中文含义idID号，无意义nodeRegion节点所在的试验区（例如Zhangye，Ejin）coll_date采集日期doy日期对应的DOYnodeID节点IdmeanLAI9个光照传感器LAI均值stdLAI9个光照传感器LAI标准差ch_XLAI第X（1-9）个传感器LAI计算值.共有9个这样字段

Ÿ LAINet后处理数据（Level2）：首先对无效值识别与填充，然后进行7天滑动平均以消除天气变化对LAI计算的影响

将Level1 数据从数据库中导出，另存为excel文件，调用LAINet的后处理程序，将Level1中无效的数据去除（例如标记为-999为反演失败的或者没有配套的冠层上与冠层下观测数据），基于滑动平均算法，对逐日的LAI进行滑动平均，用于消除每日观测的噪声。

文件命名为：

XXXXLAIResultAll_smoothed.xls，其中XXXX为试验区的名称，如中游为zhangye，下游为ejin。

每个excel表格是由多个sheet组成，每个sheet按照节点ID进行命名，即每个节点的计算结果保存为一个sheet。在每个sheet中，总共有两列，分别对应是DOY和平滑后的LAI。

Ÿ LAINet分区聚合数据（Level3）：对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值。

每个sheet按照子区进行命名，即每个子区的计算结果保存为一个sheet。在每个sheet中，总共有4列，其中前两列，分别对应是DOY和平滑后的LAI；第三列对应手工观测值，第四列为LAI观测值，用于对LAINet值进行验证。

4. 数据质量检验

图 1 黑河中游三个子区三种观测方法（破坏性采样得到的真值-Ground Truth、LAI-2000与LAINet）的观测值时间序列。

通过对时间序列上三种测量方法的比较图 1，可以发现：

· LAINet观测值具有稳定的时间序列特征，没有出现明显的异常跳动现象

· 在3个子区，在DOY=191天之前，LAINet观测值持续增大，在191天有个局部极值点，随后有降低后又持续增大的现象

· 与地面真值比较，LAINet值没有明显的系统偏差，但子区1的LAINet值更接近真值

· 与LAI-2200C比较，LAINet的时序稳定性要优于LAI-2200C

将同时有LAINet，LAI-2200C和破坏性采样的数据进行点对点比较，可以分析基于仪器测量方法的偏差情况图 2。

图 2 与地面真值比较，LAINet与LAI-2000C两种测量方法的偏差柱状图

可以发现，与地面真值比较，大多数的LAINet的测量误差小于LAI-2200C测量误差。 它们的最大误差分别是1.15和1.10；最小误差分别是：0.09和0.36。

图 3 LAINet与LAI-2000C所有测量点的平均偏差

通过对所有点的偏差进行平均，得到两种仪器的综合观测偏差图 3，可以发现LAINet比LAI-2000C有更好的观测精度。

参考文献：

1. Qu, Y.H., Zhu, Y.Q., Han, W.C., Wang, J.D., Ma, M.G. Crop Leaf Area Index Observations With a Wireless Sensor Network and Its Potential for Validating Remote Sensing Products. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2014, 7, 431-444.

2. 屈永华, 王锦地, 董健, 姜富斌. 农作物冠层结构参数自动测量系统设计与试验. 农业工程学报 2012, 28, 160-165.

附录：LAINet算法简述

LAINet核心算法由以下步骤组成，详细算法请参考发表的论文（屈永华 等，2012）：

1. 读取节点经纬度坐标和数据获取时间，计算太阳高度角；

2. 读取冠层下节点读数和冠层上节点读数，计算冠层透过率；

3. 结合高度角信息，得到p(h)，其中p为透过率，h为太阳高度角；

4. 多个时间的观测数据，即p(h)_i构成一个多角度观测序列；

5. 通过解算多角度透过率模型，得到冠层叶面积指数。