一种基于土壤质量参数多空间尺度信息提取方法技术

本发明专利技术属于遥感信息提取方法，具体涉及一种基于航空高光谱数据的土壤质量参数多空间尺度信息提取方法；本发明专利技术要解决的技术问题是提供一种基于航空高光谱数据的土壤质量参数多空间尺度信息提取方法，在保证土壤参数反演质量的基础上进行多空间尺度信息提取包括以下步骤：步骤一、航空及地面数据获取；步骤二、建立土壤参数反演模型；步骤三、获得反演数据；步骤四、制作不同空间尺度的矢量点数据；步骤五、提取不同空间尺度的反演数据；步骤六、通过离散数据插值获得反演结果。

A Multi-spatial Scale Information Extraction Method Based on Soil Quality Parameters

【技术实现步骤摘要】
一种基于土壤质量参数多空间尺度信息提取方法
本专利技术属于遥感信息提取方法，具体涉及一种基于航空高光谱数据的土壤质量参数多空间尺度信息提取方法。
技术介绍
土壤质量参数包括土壤养分(有机质、氮、磷、钾)、有益元素及重金属元素等指标。传统的土壤质量调查工作主要是依靠多目标地球化学调查方法来开展，在野外采集土壤样品后送至实验室进行分析，工作周期偏长。而航空高光谱技术能够在短时间内获取工作区的全部数据，并凭借光谱分辨率高的优势对各项土壤质量参数进行反演，有效提高了土壤调查的工作效率。航空高光谱数据的空间分辨率通常达到米级，空间精度非常高，但随之带来的问题是宏观上数据分布的趋势性减弱，将原始高光谱数据进行重采样可增强宏观趋势性，但土壤参数反演的精度会受到影响，因此需要一种在不降低土壤参数反演质量的基础上进行多空间尺度信息提取的方法。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于航空高光谱数据的土壤质量参数多空间尺度信息提取方法，在保证土壤参数反演质量的基础上进行多空间尺度信息提取。本专利技术的技术方案是：一种基于土壤质量参数多空间尺度信息提取方法，包括以下步骤：步骤一、航空及地面数据获取；步骤二、建立土壤参数反演模型；步骤三、获得反演数据；步骤四、制作不同空间尺度的矢量点数据；步骤五、提取不同空间尺度的反演数据；步骤六、通过离散数据插值获得反演结果；所述步骤一中，获取研究区的土壤航空高光谱数据，同步在地面进行土壤采样并进行室内化学分析，地面采样密度控制在1点/8Km2。所述步骤二中，将地面采样点位置和航空高光谱图像进行空间叠加，每个采样点四周5×5个像元范围内的图像光谱值进行算术平均后作为该点的光谱值，将计算得到的所有采样点的光谱值作为模型计算的自变量，采样点化学分析数据作为因变量；利用偏最小二乘法对自变量和因变量进行计算，得到相应土壤质量参数的反演模型。所述步骤三中，利用步骤二建立的反演模型对原始航空高光谱数据进行波段运算，获得土壤质量参数的栅格反演数据。所述步骤四中，制作不同空间尺度的矢量点数据，矢量点呈正方形格网分布，具体包括：(1)小尺度：点距300米×300米；(2)中尺度：点距150米×150米；(3)大尺度：点距50米×50米；(3)超大尺度：点距20米×20米。所述步骤五中，将步骤四制作的矢量点数据与步骤三获取的栅格反演数据进行空间叠加，提取栅格图像上相应点位的反演数据，提取时将矢量点周边3×3个栅格的数值进行算术平均后作为该点数值，获得不同空间尺度的离散反演数据。所述步骤六中，对步骤五获得的不同空间尺度的离散反演数据分别进行网格化插值并生成等值图，即可完成土壤质量参数的多空间尺度信息提取。本专利技术的有益效果是：本专利技术在不破坏航空高光谱数据的高空间分辨率和高光谱分辨率优势的基础上，通过后期处理能够获得不同空间尺度的土壤质量参数反演数据，有效改善了航空高光谱原始反演结果空间趋势较弱的不足，能够适应不同空间尺度的研究需求。附图说明图1是一种基于土壤质量参数多空间尺度信息提取方法流程图具体实施方式下面结合实施例对本专利技术进行进一步的介绍：一种基于土壤质量参数多空间尺度信息提取方法，包括以下步骤：步骤一、航空及地面数据获取；步骤二、建立土壤参数反演模型；步骤三、获得反演数据；步骤四、制作不同空间尺度的矢量点数据；步骤五、提取不同空间尺度的反演数据；步骤六、通过离散数据插值获得反演结果；所述步骤一中，获取研究区的土壤航空高光谱数据，同步在地面进行土壤采样并进行室内化学分析，地面采样密度控制在1点/8Km2。所述步骤二中，将地面采样点位置和航空高光谱图像进行空间叠加，每个采样点四周5×5个像元范围内的图像光谱值进行算术平均后作为该点的光谱值，将计算得到的所有采样点的光谱值作为模型计算的自变量，采样点化学分析数据作为因变量；利用偏最小二乘法对自变量和因变量进行计算，得到相应土壤质量参数的反演模型。所述步骤三中，利用步骤二建立的反演模型对原始航空高光谱数据进行波段运算，获得土壤质量参数的栅格反演数据。所述步骤四中，制作不同空间尺度的矢量点数据，矢量点呈正方形格网分布，具体包括：(1)小尺度：点距300米×300米；(2)中尺度：点距150米×150米；(3)大尺度：点距50米×50米；(3)超大尺度：点距20米×20米。所述步骤五中，将步骤四制作的矢量点数据与步骤三获取的栅格反演数据进行空间叠加，提取栅格图像上相应点位的反演数据，提取时将矢量点周边3×3个栅格的数值进行算术平均后作为该点数值，获得不同空间尺度的离散反演数据。所述步骤六中，对步骤五获得的不同空间尺度的离散反演数据分别进行网格化插值并生成等值图，即可完成土壤质量参数的多空间尺度信息提取。实施例一种基于航空高光谱数据的土壤质量参数多空间尺度信息提取方法，包括如下步骤：步骤一、航空及地面数据获取获取研究区1500Km2的土壤航空高光谱数据，传感器为CASI和SASI，空间分辨率4米，同步在地面进行土壤采样并进行室内化学分析，地面采样密度控制在1点/8Km2，采样点数量共200个。分析指标包括土壤有机质、全氮、全磷、全钾、硒、铅、汞等指标。步骤二、建立土壤参数反演模型将地面采样点位置和航空高光谱图像进行空间叠加，每个采样点四周5×5个像元范围内的图像光谱值进行算术平均后作为该点的光谱值，将计算得到的所有采样点的光谱值作为模型计算的自变量，采样点化学分析数据作为因变量。利用偏最小二乘法对自变量和因变量进行计算，得到相应土壤质量参数的反演模型。步骤三、获得反演数据利用建立的反演模型对原始航空高光谱数据进行波段运算，获得土壤质量参数的栅格反演数据。步骤四、制作不同空间尺度的矢量点数据制作不同空间尺度的矢量点数据，矢量点呈正方形格网分布，具体包括：(1)小尺度：点距300米×300米；(2)中尺度：点距150米×150米；(3)大尺度：点距50米×50米；(3)超大尺度：点距20米×20米。步骤五、提取不同空间尺度的反演数据将步骤四制作的矢量点数据与步骤三获取的栅格反演数据进行空间叠加，提取栅格图像上相应点位的反演数据，提取时将矢量点周边3×3个栅格的数值进行算术平均后作为该点数值，获得不同空间尺度的离散反演数据。步骤六、通过离散数据插值获得反演结果对步骤五获得的不同空间尺度的离散反演数据分别进行网格化插值，网格化方法采用克里金法，并生成等值图，即可完成土壤质量参数的多空间尺度信息提取。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于土壤质量参数多空间尺度信息提取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、航空及地面数据获取；步骤二、建立土壤参数反演模型；步骤三、获得反演数据；步骤四、制作不同空间尺度的矢量点数据；步骤五、提取不同空间尺度的反演数据；步骤六、通过离散数据插值获得反演结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于土壤质量参数多空间尺度信息提取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、航空及地面数据获取；步骤二、建立土壤参数反演模型；步骤三、获得反演数据；步骤四、制作不同空间尺度的矢量点数据；步骤五、提取不同空间尺度的反演数据；步骤六、通过离散数据插值获得反演结果。2.根据权利要求1所述的一种基于土壤质量参数多空间尺度信息提取方法，其特征在于：所述步骤一中，获取研究区的土壤航空高光谱数据，同步在地面进行土壤采样并进行室内化学分析，地面采样密度控制在1点/8Km2。3.根据权利要求1所述的一种基于土壤质量参数多空间尺度信息提取方法，其特征在于：所述步骤二中，将地面采样点位置和航空高光谱图像进行空间叠加，每个采样点四周5×5个像元范围内的图像光谱值进行算术平均后作为该点的光谱值，将计算得到的所有采样点的光谱值作为模型计算的自变量，采样点化学分析数据作为因变量；利用偏最小二乘法对自变量和因变量进行计算，得到相应土壤质量参数的反演模型。4.根据权利要求1所述的一种基于土壤质量参数多空间尺度信息提取方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宁博，赵英俊，秦凯，张东辉，杨越超，
申请(专利权)人：核工业北京地质研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11