一种新的CBERS-02B卫星影像数据表层土壤含水率的计算方法技术

本发明专利技术公开了一种新的CBERS‑02B卫星影像数据表层土壤含水率的计算方法，该方法根据两种数据源与光谱辐射亮度相关的波段范围，地物反射率，大气透过率和入射的太阳能的关系，构建一种新反演CBERS‑02B卫星影像数据土壤含水率的计算方法。另外，大量的检验结果表明，被发明专利技术的计算方法不仅提高了CBERS‑02B卫星影像数据土壤含水率反演的精度，加快反演速度，还解决了反演影像数据表层土壤含水率的算法实现困难等问题，适用于估测大面积地区土壤含水率。

A new calculation method of surface soil moisture content from CBERS-02B satellite image data

The invention discloses a new method for calculating the surface soil moisture content of CBERS \u2011 02B satellite image data. According to the relationship between the two data sources and the spectral radiance, the surface reflectance, the atmospheric transmittance and the incident solar energy, the method constructs a new method for calculating the soil moisture content of CBERS \u2011 02B satellite image data. In addition, a large number of test results show that the invented calculation method not only improves the accuracy and speed of soil water content inversion of CBERS-02B satellite image data, but also solves the problems such as the difficulty of algorithm realization of inversion image data surface soil water content, which is applicable to the estimation of soil water content in large areas.

【技术实现步骤摘要】
一种新的CBERS-02B卫星影像数据表层土壤含水率的计算方法
本专利技术涉及遥感
，特别是涉及遥感技术定量反演土壤含水率的方法与技术，是构建新的反演CBERS-02B卫星影像数据土壤含水率的计算方法，使其更适用于CBERS-02B卫星影像数据土壤表层含水率的反演。技术背景表层土壤含水率在karst地区是水文、生态环境、农业应用上的重要指标之一。在岩溶地区地下水丰富，但地表水系极不发育，造成农田干旱，岩溶石漠化等后果。因此，利用具有高效、快速、宏观性等特点的遥感技术实现大面积监测表层土壤含水率对推动karst地区农业发展、岩溶灾害防治等具有重要意义。在过去几十年中，遥感技术逐渐成为大面积反演土壤含水率的重要手段。利用遥感技术定量反演土壤含水率的方法可归纳为：光谱法，热惯量法，微波遥感法等。在这些方法中，许多反演模型复杂，数据处理繁琐，影像价格昂贵，其具体存在的问题如下：1)热惯量法作为反演模型关键参量的昼夜温差不易求取；2)基于微波遥感的反演模型复杂，参数难以获取，数据成本高；3)基于可见光-近红外的光谱法方法简便，数据易获取，在大范围定量反演含水率上具有较好效果。但在不同数据源反演土壤含水率相应的计算方法较少。
技术实现思路
为了能获得适用于反演CBERS-02B卫星影像数据土壤含水率的计算方法，本专利技术根据两种数据源与光谱辐射亮度相关的波段范围，地物反射率，大气透过率和入射的太阳能的关系，构建了反演CBERS-02B卫星影像数据表层土壤含水率的计算方法。该方法解决了反演CBERS-02B卫星影像数据表层土壤含水率的算法实现困难以及精度低等问题。为了达到以上目的，本专利技术提供了一种新的CBERS-02B卫星影像数据表层土壤含水率的计算方法，包括如下步骤：(1)构建LandsatTM影像数据与CBERS-02B卫星影像数据的光谱辐射亮度关系根据两种数据源与光谱辐射亮度相关的波段范围，地物反射率，大气透过率和入射的太阳能的关系，构建LandsatTM影像数据各波段平均光谱辐亮度与CBERS-02B卫星影像数据相应波段平均光谱辐亮度的关系。(2)加入两种传感器波段光谱辐射亮度之间的校正系数考虑到两种传感器的频率响应和仪器灵敏度有差异，加入波段光谱辐射亮度校正系数。(3)构建CBERS-02B卫星影像数据表层土壤含水率的计算方法根据两种传感器各波段光谱辐射亮度的关系和相应波段光谱辐射亮度之间的校正系数，可以构建一种新的CBERS-02B卫星影像数据表层土壤含水率的计算方法。(4)CBERS-02B卫星影像数据土壤含水率反演精度的评定以LandsatTM影像数据反演结果作为参考，利用数据统计分析方法来检验和比较CBERS-02B卫星影像数据土壤含水率反演精度并对其精度进行分析。本专利技术的有益效果是：利用原LandsatTM影像数据土壤含水率反演的计算方法分别对同一地区的LandsatTM和CBERS-02B卫星影像数据进行表层土壤含水率的反演，得到有偏差的结果并分析其偏差的误差源，指出构建一种新的CBERS-02B卫星影像数据土壤含水率计算方法的必要性。通过建立LandsatTM影像数据与CBERS-02B卫星影像数据的光谱辐射亮度关系，调整模型校正系数，对模型系数进行修正，构建CBERS-02B卫星影像数据土壤含水率反演的计算方法，该方法提高了CBERS-02B卫星影像数据土壤含水率反演精度，并有效地加快了反演的速度，并降低影像数据成本，有利于为指导建设良好的生态环境和农业生产活动提供可靠的土壤水分信息,具有重要的应用价值和实际意义。附图说明图1为本专利技术构建CBERS-02B卫星影像数据土壤含水率的计算方法流程图；图2为本专利技术研究区吉利村地图；图3(a)为本专利技术实施案例在吉利村研究区利用LandsatTM影像数据土壤含水率的计算方法获得的反演结果；图3(b)为本专利技术实施案例初步反演CBERS-02B卫星影像数据土壤含水率的结果；图4(a)为本专利技术实施案例原LandsatTM影像数据土壤含水率的计算方法获得的反演等级图；图4(b)为本专利技术实施案例运用新的计算土壤含水率的方法获得的CBERS-02B卫星影像数据土壤含水率反演等级图；图5为本专利技术实施案例两种传感器反演各土壤含水率等级频率对比图图6为本专利技术实施案例LandsatTM影像数据和CBERS-02B卫星影像数据反演的五种地物土壤平均含水率与参考值的对比图。图7为本专利技术实施案例LandsatTM与CBERS-02B卫星影像数据针对研究区六种典型地物下表层土壤含水率反演结果的二维散点图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术的步骤做进一步的详细描述。一种新的CBERS-02B卫星影像数据表层土壤含水率的计算方法的流程图见图1，下面对主要模块进行介绍。(1)构建LandsatTM影像数据与CBERS-02B卫星影像数据的光谱辐射亮度关系本专利技术考虑到CBERS-02B卫星相机与LandsatTM相机的波谱范围相近，分别利用这两种数据，采用刘培君等人研究的LandsatTM影像数据土壤含水率反演模型反演地区的表层土壤含水率，其反演模型为：式中，PTM4为基于TM影像波段4的土壤含水率；B2、B3、B4分别为LandsatTM影像2、3、4波段的光谱亮度。反演模型将土壤含水率与光谱反射率的关系转化为LandsatTM影像各波段光谱亮度值作为参数反演土壤含水率。由于两种传感器数据波段范围相近(波段2、波段3和波段4)，因此，本专利技术以LandsatTM数据的反演结果作为参考，利用原LandsatTM影像数据土壤含水率的计算方法反演CBERS-02B卫星影像数据获得土壤含水率的结果存在偏差(见图3)，这是因为，作为参数的光谱亮度值取决于4个因素，即波段范围，地物反射率，大气透过率和入射的太阳能。也就是说，不同传感器对相同地物的波谱响应存在差异。那么卫星传感器接收到地物某波段的平均光谱辐射亮度Bi与这四个影响因素之间的关系可表示为：Bi＝RiτiBsi(2)式中i为波段号；Bi为某波段接收地物的平均光谱亮度；Ri为在该土壤波段的平均反射率；τi为该波段平均大气透过率；Bsi为该波段射到地面的太阳平均辐亮度。根据公式(2)，LandsatTM影像数据各平均光谱辐亮度B′i与CBERS-02B卫星影像数据相应平均光谱辐亮度B″i之比可写为：式中，B′i表示LandsatTM各波段的平均辐亮度，B″i表示CBERS-02B卫星影像数据各波段的平均辐亮度，其它字符含义依此类推。各传感器Ri、τi、Bsi值分别用样本统计法，理想大气透过率采用钱灿圭等人研究的曲线分析法，太阳辐照度可用分析法获得。根据公式(3)，本专利技术要对两种感器各波段平均反射率，平均大气透过率和太阳平均辐亮度进行解算，其具体方法如下：<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种新的CBERS-02B卫星影像数据表层土壤含水率的计算方法，其特征在于具体步骤为：/n(1)构建Landsat TM影像数据与CBERS-02B卫星影像数据的光谱辐射亮度关系/n根据两种数据源与光谱辐射亮度相关的波段范围，地物反射率，大气透过率和入射的太阳能的关系，构建Landsat TM影像数据各波段平均光谱辐亮度与CBERS-02B卫星影像数据相应波段平均光谱辐亮度的关系；/n(2)加入两种传感器波段光谱辐射亮度之间的校正系数/n考虑到两种传感器的频率响应和仪器灵敏度有差异，加入波段光谱辐射亮度校正系数；/n(3)构建CBERS-02B卫星影像数据表层土壤含水率的计算方法/n根据两种传感器各波段光谱辐射亮度的关系和相应波段光谱辐射亮度之间的校正系数，可以构建一种新的CBERS-02B卫星影像数据表层土壤含水率的计算方法；/n(4)CBERS-02B卫星影像数据土壤含水率反演精度的评定/n以Landsat TM影像数据反演结果作为参考，利用数据统计分析方法来检验和比较CBERS-02B卫星影像数据土壤含水率反演精度并对其精度进行分析。/n

【技术特征摘要】
1.一种新的CBERS-02B卫星影像数据表层土壤含水率的计算方法，其特征在于具体步骤为：
(1)构建LandsatTM影像数据与CBERS-02B卫星影像数据的光谱辐射亮度关系
根据两种数据源与光谱辐射亮度相关的波段范围，地物反射率，大气透过率和入射的太阳能的关系，构建LandsatTM影像数据各波段平均光谱辐亮度与CBERS-02B卫星影像数据相应波段平均光谱辐亮度的关系；
(2)加入两种传感器波段光谱辐射亮度之间的校正系数
考虑到两种传感器的频率响应和仪器灵敏度有差异，加入波段光谱辐射亮度校正系数；
(3)构建CBERS-02B卫星影像数据表层土壤含水率的计算方法
根据两种传感器各波段光谱辐射亮度的关系和相应波段光谱辐射亮度之间的校正系数，可以构建一种新的CBERS-02B卫星影像数据表层土壤含水率的计算方法；
(4)CBERS-02B卫星影像数据土壤含水率反演精度的评定
以LandsatTM影像数据反演结果作为参考，利用数据统计分析方法来检验和比较CBERS-02B卫星影像数据土壤含水率反演精度并对其精度进行分析。


2.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：周国清，家彬，陶晓东，
申请(专利权)人：桂林理工大学，
类型：发明
国别省市：广西;45