一种流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法技术

本发明专利技术公开了一种流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，包括获取被测区域的植被类型分布图、遥感影像数据和站点气象数据；对植被类型分布图解译；对遥感影像数据进行计算得到归一化植被指数时间序列数据；对站点气象数据进行空间插值得到与归一化植被指数时间序列数据分辨率相同的栅格数据；使用全约束最小二乘混合像元分解和亚像元空间引力模型提高数据的分辨率；配置静态参数；采用改进的NPP估算模型反演植被净初级生产力NPP。本发明专利技术在现有较低分辨率遥感数据的基础之上，提出一种利用亚像元制图来提高产品分辨率的方法，准确估算植被净初级生产力，提高净初级生产力的估算精度，实现流域尺度的植被净初级生产力遥感精细反演。

【技术实现步骤摘要】
一种流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法
本专利技术涉及遥感
，具体涉及一种流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法。
技术介绍
植被净初级生产力NPP不仅直接反映了植被群落在自然环境条件下的生产能力，而且是判定生态系统碳源、碳汇，调节生态过程的主要因子。植被净初级生产力现在已广泛应用于土地利用评价、区域生态规划、植被长势监测、农作物估产、水土侵蚀评估、生态效益评估等方面。现有的净初级生产力估算模型大体分为气候生产力模型、生理生态过程模型、生态遥感耦合模型和光能利用率模型四类。气候生产力模型是以气候数据和站点实测NPP数据为基础，通过建立简单的回归模型来估算植被NPP，但该模型的估算结果表示的只是潜在的植被NPP，而不代表现实中该区域的实际植被净NPP。生理生态过程模型比较复杂、所需参数太多且难以获得，因而很难得到推广。生态遥感耦合模型在估算自养呼吸消耗时，过分依赖与叶面积指数，因此叶面积指数的估算精度对最终的NPP估算结果影响较大。光能利用率模型较为简单，许多植被参数可以通过遥感手段获取，适用于大区域及全球尺度上的NPP估算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1：数据获取：获取被测区域的植被类型分布图、遥感影像数据和站点气象数据；/nS2：数据处理：对植被类型分布图进一步解译，得到新的植被类型分布图；对遥感影像数据进行计算，得到归一化植被指数时间序列数据；对站点气象数据进行空间插值，得到与归一化植被指数时间序列数据分辨率相同的栅格数据；/nS3：亚像元制图：使用全约束最小二乘混合像元分解和亚像元空间引力模型提高步骤S2处理后的数据的分辨率；/nS4：配置静态参数：配置不同植被类型的归一化植被指数最大值NDVI

【技术特征摘要】
1.一种流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：数据获取：获取被测区域的植被类型分布图、遥感影像数据和站点气象数据；
S2：数据处理：对植被类型分布图进一步解译，得到新的植被类型分布图；对遥感影像数据进行计算，得到归一化植被指数时间序列数据；对站点气象数据进行空间插值，得到与归一化植被指数时间序列数据分辨率相同的栅格数据；
S3：亚像元制图：使用全约束最小二乘混合像元分解和亚像元空间引力模型提高步骤S2处理后的数据的分辨率；
S4：配置静态参数：配置不同植被类型的归一化植被指数最大值NDVImax、归一化植被指数最小值NDVImin、比值植被指数最大值SRmax、比值植被指数最小值SRmin和最大光能利用率εmax参数；
S5：反演植被净初级生产力NPP：采用改进的NPP估算模型，利用步骤S3中亚像元制图提高分辨率后的数据和步骤S4中配置好的静态参数反演植被净初级生产力NPP。


2.根据权利要求1所述的流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，其特征在于：步骤S1中站点气象数据包括月平均气温、月总降水量、月太阳总辐射。


3.根据权利要求2所述的流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，其特征在于：步骤S2中月平均气温、月总降水量采用克里金插值，月太阳总辐射采用反距离加权插值。


4.根据权利要求1所述的流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，其特征在于：步骤S2中新的植被类型分布图获取方法如下：在已获取的其他年份植被类型分布图的基础上，参考之前高分辨率卫星影像解译得出的植被类型图，对各植被类型重新筛选、合并和编码处理，得到具有耕地、河流、坡面草地、落叶阔叶林、城市、常绿针叶林的新的植被类型分布图。


5.根据权利要求4所述的流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，其特征在于：对各植被类型重新筛选、合并和编码处理的方法如下：利用ENVI软件对之前高分辨率卫星影像解译得出的植被类型图监督分类，首先设置可分离度阈值，当可分离度大于可分离度阈值时视为合格，否则对训练区做出调整；然后，通过最大似然法对训练区进行监督分类，设置似然度阈值，通过似然度与似然度阈值比较对训练区分类。


6.根据权利要求4所述的流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，其特征在于：可分离度阈值为1.8，似然度阈值选择单值，设为空。


7.根据权利要求1所述的流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，其特征在于：步骤S3中全约束最小二乘混合像元分解包括如下步骤：首先使用最小噪声分离变换达到数据降维的目的，然后计算纯净像元指数；接着通过设置纯净像元指数阈值选出较为纯净的像元投影到最小噪声分离变换变换主成分空间，最后结合n维可视化工具确定端元类型。


8.根据权利要求1所述的流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，其特征在于：步骤S3中亚像元空间引力模型中，相关性通过空间引力描述，通过计算像元内各个亚像元和其对应的邻域像元间空间引...

【专利技术属性】
技术研发人员：董杰，刘洪华，邢同菊，王帅，
申请(专利权)人：青岛地质工程勘察院青岛地质勘查开发局，
类型：发明
国别省市：山东;37