一种草原物候遥感监测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种草原物候遥感监测方法及系统，属于植被生态遥感技术领域，草原物候遥感监测方法包括：获取观测点处时间分辨率为1天的植被指数年时间序列；根据植被指数年时间序列，确定时间分辨率为2天到32天的多个多天合成植被指数年时间序列；分别对植被指数年时间序列及各多天合成植被指数年时间序列进行拟合，得到参考年生长曲线及多个待选年生长曲线；根据参考年生长曲线确定参考物候参数；根据各待选年生长曲线确定多个待选物候参数；将多个待选物候参数中与参考物候参数差异最小的物候参数对应的时间分辨率作为最优时间分辨率；在最优时间分辨率下，对观测点处植被的物候参数进行监测，提高了草原物候参数的反演精准度。精准度。精准度。

【技术实现步骤摘要】
一种草原物候遥感监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及植被生态遥感
，特别是涉及一种草原物候遥感监测方法及系统。

技术介绍

[0002]植被物候如返青期出现的时间是研究以草原为代表的陆表生态系统对全球变暖背景下气候变化的响应机制的指标性参数之一。以归一化植被指数(Normalized DifferenceVegetation Index，NDVI)为代表的遥感植被指数是当前研究地表物候变化的主流方法，可有效弥补实地物候观测在时空覆盖上的不足，实现在从地区至全球等不同空间尺度下植被返青期，枯黄期等关键物候参数及其变化趋势的定量反演。植被指数时间序列的时间分辨率决定了其描述的植被的季节性变化的细节程度。
[0003]高时间分辨率的植被指数时间序列如1
‑
d MODIS(MODerate
‑
resolution Imaging Spectroradiometer，中分辨率成像光谱仪)/AVHRRNDVI包含了较为完整的细节，但是其中植被指数的数据质量往往受到观测路径中出现的云和地表的雪、冰等背景的影响，为削弱此种影响，多天合成植被指数产品(即仅包含特定时间窗口内不受云、雪、冰等影响的观测数据的产品)被大量使用。以草原物候为例，多数研究使用了8
‑
d，16
‑
dMODIS NDVI或15
‑
dAVHRRNDVI进行草原物候参数的反演。然而，多天合成植被指数在顾及数据质量的同时必然导致代入计算的植被季节性变化信息的缺失，且此种缺失严重影响了草原植被的生长情况及相应的物候参数反演结果的精度。
[0004]基于上述问题，亟需一种新的草原物候遥感监测方法，以提高草原物候参数反演的精度。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种草原物候遥感监测方法及系统，可提高草原物候参数的反演精确度。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0007]一种草原物候遥感监测方法，所述草原物候遥感监测方法包括：
[0008]获取观测点处的植被指数年时间序列；所述植被指数年时间序列包括多个观测数据；所述植被指数年时间序列的时间分辨率为1天；
[0009]采用最大值合成法，根据所述植被指数年时间序列，确定多个多天合成植被指数年时间序列；各多天合成植被指数年时间序列的时间分辨率为2天到32天；
[0010]对所述植被指数年时间序列进行拟合，得到所述观测点处草原植被的参考年生长曲线；
[0011]分别对每个多天合成植被指数年时间序列进行拟合，得到对应的多个待选年生长曲线；
[0012]根据所述参考年生长曲线反演草原物候参数，确定参考物候参数；
[0013]根据各待选年生长曲线反演草原物候参数，确定对应的多个待选物候参数；
[0014]从多个待选物候参数中选取与所述参考物候参数差异最小的物候参数；所述物候参数对应的时间分辨率为最优时间分辨率；
[0015]在所述最优时间分辨率下，对观测点处植被的物候参数进行监测。
[0016]可选地，所述获取观测点处的植被指数年时间序列，具体包括：
[0017]采用中分辨率成像光谱仪采集观测点处的地面反射率数据；所述地面反射率数据的空间分辨率为500m，时间分辨率为1天；
[0018]根据所述地面反射率数据，确定植被指数序列；
[0019]从所述植被指数序列中筛选出不受云、雪、冰和阴影影响的有效观测数据，得到植被指数年时间序列。
[0020]可选地，所述对所述植被指数年时间序列进行拟合，得到所述观测点处草原植被的参考年生长曲线，具体包括：
[0021]针对任一次迭代，采用Savitzky
‑
Golay滤波器对待滤波时间序列进行滤波，得到滤波年时间序列；所述待滤波时间序列为上次迭代得到的待滤波时间序列，第一次迭代时的待滤波时间序列为植被指数年时间序列；
[0022]将所述待滤波时间序列中小于所述滤波年时间序列的观测数据替换为所述滤波年时间序列中对应的观测数据，得到新的待滤波时间序列，直至新的待滤波时间序列与所述滤波年时间序列的差值达到最小值时，迭代终止；
[0023]根据最后一次迭代得到的待滤波时间序列，确定参考年生长曲线。
[0024]可选地，采用以下公式，计算第k次迭代中，新的待滤波时间序列与滤波时间序列的差值：
[0025][0026]其中，n为滤波时间序列中观测数据的数量，为第k次迭代中新的待滤波时间序列的第i个观测数据，VI
nbari
为滤波时间序列中的第i个观测数据，D
k
为第k次迭代中新的待滤波时间序列与滤波时间序列的差值，W
i
为第i个观测数据的权重。
[0027]可选地，所述参考年生长曲线中包括多个观测数据；
[0028]根据以下公式，确定参考年生长曲线：
[0029][0030]其中，VI(t)为最后一次迭代得到的待滤波时间序列中第t天的观测数据，VI
bg
为最后一次迭代得到的待滤波时间序列的背景值，VI
amp
为最后一次迭代得到的待滤波时间序列的振幅，a、b、c、d、f为拟合参数。
[0031]可选地，各待选年生长曲线中均包括多个观测数据；
[0032]根据以下公式，确定待选年生长曲线：
[0033][0034]其中，VI
m
(t1)为多天合成植被指数年时间序列m中第t1个的观测数据，为多
天合成植被指数年时间序列m的背景值，为多天合成植被指数年时间序列m的振幅，a、b、c、d、f为拟合参数。
[0035]为实现上述目的，本专利技术还提供了如下方案：
[0036]一种草原物候遥感监测系统，所述草原物候遥感监测系统包括：
[0037]采集单元，用于获取观测点处的植被指数年时间序列；所述植被指数年时间序列包括多个观测数据；所述植被指数年时间序列的时间分辨率为1天；
[0038]合成单元，与所述采集单元连接，用于采用最大值合成法，根据所述植被指数年时间序列，确定多个多天合成植被指数年时间序列；各多天合成植被指数年时间序列的时间分辨率为2天到32天；
[0039]第一拟合单元，与所述采集单元连接，用于对所述植被指数年时间序列进行拟合，得到所述观测点处草原植被的参考年生长曲线；
[0040]第二拟合单元，与所述合成单元连接，用于分别对每个多天合成植被指数年时间序列进行拟合，得到对应的多个待选年生长曲线；
[0041]第一反演单元，与所述第一拟合单元连接，用于根据所述参考年生长曲线反演草原物候参数，确定参考物候参数；
[0042]第二反演单元，与所述第二拟合单元连接，用于根据各待选年生长曲线反演草原物候参数，确定对应的多个待选物候参数；
[0043]选取单元，分别与所述第一反演单元及所述第二反演单元连接本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种草原物候遥感监测方法，其特征在于，所述草原物候遥感监测方法包括：获取观测点处的植被指数年时间序列；所述植被指数年时间序列包括多个观测数据；所述植被指数年时间序列的时间分辨率为1天；采用最大值合成法，根据所述植被指数年时间序列，确定多个多天合成植被指数年时间序列；各多天合成植被指数年时间序列的时间分辨率为2天到32天；对所述植被指数年时间序列进行拟合，得到所述观测点处草原植被的参考年生长曲线；分别对每个多天合成植被指数年时间序列进行拟合，得到对应的多个待选年生长曲线；根据所述参考年生长曲线反演草原物候参数，确定参考物候参数；根据各待选年生长曲线反演草原物候参数，确定对应的多个待选物候参数；从多个待选物候参数中选取与所述参考物候参数差异最小的物候参数；所述物候参数对应的时间分辨率为最优时间分辨率；在所述最优时间分辨率下，对观测点处植被的物候参数进行监测。2.根据权利要求1所述的草原物候遥感监测方法，其特征在于，所述获取观测点处的植被指数年时间序列，具体包括：采用中分辨率成像光谱仪采集观测点处的地面反射率数据；所述地面反射率数据的空间分辨率为500m，时间分辨率为1天；根据所述地面反射率数据，确定植被指数序列；从所述植被指数序列中筛选出不受云、雪、冰和阴影影响的有效观测数据，得到植被指数年时间序列。3.根据权利要求1所述的草原物候遥感监测方法，其特征在于，所述对所述植被指数年时间序列进行拟合，得到所述观测点处草原植被的参考年生长曲线，具体包括：针对任一次迭代，采用Savitzky
‑
Golay滤波器对待滤波时间序列进行滤波，得到滤波年时间序列；所述待滤波时间序列为上次迭代得到的待滤波时间序列，第一次迭代时的待滤波时间序列为植被指数年时间序列；将所述待滤波时间序列中小于所述滤波年时间序列的观测数据替换为所述滤波年时间序列中对应的观测数据，得到新的待滤波时间序列，直至新的待滤波时间序列与所述滤波年时间序列的差值达到最小值时，迭代终止；根据最后一次迭代得到的待滤波时间序列，确定参考年生长曲线。4.根据权利要求3所述的草原物候遥感监测方法，其特征在于，采用以下公式，计算第k次迭代中，新的待滤波时间序列与滤波时间序列的差值：其中，n为滤波时间序列中观测数据的数量，为第k次迭代中新的待滤波时间序列的第i个观测数据，VI
nbari
为滤波时间序列中的第i个观测数据，D
k
为第k次迭代中新的待滤波时间序列与滤波时间序列的差值，W
i
为第i个观测数据的权重。5.根据权利要求3所述的草原物候遥感监测方法，其特征在于，所述参考年生长曲线中包括多个观测数据；
根据以下公式，确定参考年生长曲线：其中，VI(t)为最后一次迭代得到的待滤波时间序列中第t天的观测数据，VI
bg
为最后一次迭代得到的待滤波时间序列的背景值，VI
amp
为最后一次迭代得到的待滤波时间序列的振幅，a、b、c、d、f为拟合参数。6.根据权利要求1所述的草原物候遥感监测方法，其特征在于，各待选年生长曲线中均包括多个观测数据；根据以下公式，确定待选年生长曲线：其中，VI
m
(t1)为多天合成植被指数年时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔腾飞，赵靓，郭旭林，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：