CN103631999A - 一种基于样点时空代表性的npp监测网采样设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于样点时空代表性的NPP监测网采样设计方法，该方法根据监测区域的大小和监测目标，利用相应的时间序列NPP遥感产品，在对其时空重建的基础上，逐像元计算平均相对偏差及其标准差，分析各像元的时空代表性，根据可接受的平均相对偏差和可投入建立的监测点规模最终确定监测网的样点分布。本发明简单实用、考虑空间关系、不需要任何假设且能充分利用现有多种遥感数据的NPP监测网采样，实现了充分利用了容易获取的NPP遥感产品，可快速、低成本的设计NPP长期监测网，并可用于已有观测网的冗余检查与优化。

Description

一种基于样点时空代表性的NPP监测网采样设计方法

技术领域

本发明涉及地理学与生态科学技术领域，具体说是一种通过分析样点的时空代表性来确定NPP监测点位置和数量的方法，该方法也可用于优化已有监测网，以减少观测冗余。

背景技术

植被净第一性生产力（NPP）是指绿色植物在单位面积、单位时间内所累积的有机物数量，是由光合作用所产生的有机质总量（GPP）中扣除自养呼吸后的剩余部分，它直接反映植物群落在自然环境条件下的生产能力。NPP在全球碳循环研究中扮演着重要的角色，是评价生态系统结构与功能协调性、人类承载力的重要指标，是进行生态系统物质循环和能量流动研究的重要基础。

在全球变化和人类活动加剧的背景下，认识和了解某一区域NPP的实际变化，需要建立长期NPP监测网，如何科学合理的设计监测网，使其观测值能长期的反映该区域的NPP变化，即确定监测网中观测点的位置和数量，是这一问题的关键。

目前，常用的采样设计方法包括经典采样方法和基于空间统计的采样方法两大类。经典采样方法如随机采样、系统采样和分层随机采样等，执行简单、需要的数据少，但其不考虑采样要素的空间关系，用其设计的观测网一般需要较多的观测点。基于空间统计是目前应用和研究较多的一类方法，该方法考虑采样要素的空间自相关性，设计的监测网可得到最优无偏的NPP估计结果，但该方法一般需要较多的先验数据，且需要满足二阶平稳假设，而这个假设在实际中很难满足。

随着地球观测系统的建立，NPP监测网采样设计中可用的数据已经越来越多，多种分辨率的时间序列NPP遥感产品可以容易低廉的获取，虽然这些遥感数据的精度还有待进一步验证，但其空间覆盖能力是空前的，且能很好反映NPP的空间结构，这些数据可为地面监测网的设计提供丰富的先验知识。因此，设计一种简单实用、不需要任何假设、且能充分利用丰富的先验知识的NPP监测网设计方法。（Vachaud G, Silans A P D, Balabanis P, et al. Temporal stability of spatially measured soil water probability density function. Soil Science Society of America, 1985,49: 822−28）等提出的空稳定性的概念为发展这样的方法提供了可能。

时空稳定性的概念是指空间采样点与环境属性统计参数之间关系的时间不变性。Kachanoski（Kachanoski, R. G., & De Jong, E. Scale dependence and the temporal persistence of spatial patterns of soil waters storage. Water Resources Research, 1988, 24, 85−91）等又对这一概念进行了发展，他们认为时空稳定性是与空间尺度有关的空间分布结构或模式在时间上的持续性。可见，时空稳定性描述的是环境属性空间结构在时间上的持续性，可用于表达某一采样点相对于整个区域平均值的时间稳定性，用于评价某一观测点估计区域平均的能力。时空稳定性概念在土壤水分观测数据的分析中得到了较多的应用，研究者认为：在点观测向区域平均的尺度转换，时空稳定性有利于减少尺度转换的偏差。如果换一个应用对象和角度，利用时空稳定性分析方法分类先验数据的每一像元的时空代表性，则可将其变为一种NPP监测网采样方法。

发明内容

基于对问题的上述思考，本发明的目的在于提供一种基于样点时空代表性的NPP监测网采样设计方法。该方法根据监测区域的大小和监测目标，利用相应的时间序列NPP遥感产品，在质量控制的基础上，逐像元分析其时空稳定性，根据时空稳定性分析结果和监测网规模确定监测网样点的数量和分布。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现：

一种基于样点时空代表性的NPP监测网采样设计方法，其步骤是：

第一步：先验数据准备

根据监测区域的大小，综合考虑NPP观测仪器本身的足迹（Footprint），选用不同空间分辨率的时间序列NPP遥感产品；

第二步：时空重建

对获取的时间序列NPP遥感产品进行时空重建，得到时空连续的NPP遥感产品；

第三步：时空稳定性计算

计算时空稳定性的两个指标平均相对偏差及其标准差；

第四步：时空稳定性分析

根据平均相对偏差对所有像元进行排序并标出相应的标准差，分析并初步选择可作为采样点的像元；

第五步：确定采样点数量和位置

根据拟投入建立的观测点数量和精度要求，从平均相对偏差排序中选择时空代表性最好的像元作为采样点。

本发明的优点：

1、本发明简单实用、可充分利用已有的先验知识、考虑了时间和空间关系，且不需要任何假设；

2、本发明可快速、低成本的设计NPP监测网，确定了监测点的数量和位置，并可用于已有观测网的冗余检查与优化。

附图说明

图 1 基于样点时空代表性的NPP监测网采样设计流程图。

图 2 样点时空代表性分析。

具体实施方式

综合考虑监测区域的大小、地面NPP观测方式等信息，选用不同时空分辨率的NPP遥感产品，并利用时空滤波的方法对其进行时间序列重建，利用重建后时空完整的NPP遥感产品，逐像元做时空稳定性分析，即计算每个像元的平均相对偏差及其标准差，最后根据拟投入的观测成本和精度要求，确定观测点的数量和位置，即选择平均相对偏差接近0且其标准差小的像元建立观测点。

下面，就具体的方法表述如下：

一种基于样点时空代表性的NPP监测网采样设计方法，其步骤是：

第一步：获取时间序列NPP遥感产品；

根据监测区域的大小，综合考虑拟采用的NPP地面观测仪器本身的空间代表性，即足迹（Footprint），选用不同空间分辨率的时间序列NPP遥感产品。如果监测区域较大，且采用涡动相关仪（EC）观测，则利用MODIS的250米NPP产品即可。NPP遥感产品的时间分辨率可根据遥感产品的可获取性和对时间代表性的要求，一般在1-20天为宜，最大不宜超过30天。可选的时间序列NPP遥感产品可来源于以下几个方面：

1、MODIS遥感产品，空间分辨率从250米到1公里，时间分辨率逐日；

2、基于TM/ETM+估算NPP，空间分辨率为30米，时间分辨率为16天；

3、环境（HJ）卫星估算NPP，空间分辨率为30米，时间分辨率可达到2天。

第二步：时间序列重建；

获取所需要的时间序列NPP遥感产品，需要评估产品的时空完整性。对于时空不完整的产品需要做时间序列重建处理。本发明中，缺失像元的NPP值采用Garcia, (2010)发展的基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transforms, DCT）的惩罚最小二乘回归算法计算得到，该算法可明确的使用时间序列信息估计缺失值，该算法的matlab函数（smoothn）可在http://www.biomecardio.com/matlab/smoothn.html下载，下面是该网站提供了一个计算示例：

x = linspace(0,100,2^8);

y = cos(x/10)+(x/50).^2 + randn(size(x))/5;

y([70 75 80]) = [5.5 5 6];

[z,s] = smoothn(y); % 如果时间分辨率较粗，则建议使用普通平滑。

zr = smoothn(y,'robust'); %如果时间分辨率高，如逐日的时间分辨率，则建议使用强烈的平滑，即增加Robust参数。

subplot(121), plot(x,y,'r.',x,z)

title('Regular smoothing')

subplot(122), plot(x,y,'r.',x,zr)

title('Robust smoothing')

第三步：时空稳定性计算；

时空稳定性用平均相对偏差及其标准差来评价，是Vachaud等（1985）提出的，在这里，我们用其评价每个遥感像元NPP的时空代表性。

平均相对偏差的定义如下：

（3）

（3）式中，j表示时间序列NPP产品的具体时间，i表示像元编号，则表示整个监测区内第n个像元j时相的NPP值。

表示j时相监测区内所有像元的平均NPP值。平均相对偏差表示某一像元的NPP相对于整个监测区域NPP平均值的状态，正值表示该像元NPP相对较高，负值表示该像元NPP相对较低。

任意一监测点平均相对偏差的标准差定义为：

（4）

平均相对偏差的标准差可以用来指示某一像元NPP相对于整个监测区平均值的时间稳定性。标准差越接近于0表示该像元NPP的时间稳定性越高。

平均相对偏差可以表示某一像元估计区域平均NPP的能力，即空间代表性。某一像元的平均相对偏差越接近于0，则说明这个像元对区域平均的代表性越强，如果有小的标准差则说明这个像元估计代表区域平均的方差也较小。如果某一观测像元同时满足平均相对偏差接近于0，且平均相对偏差标准差小的特点，则可以断定，在一个较长时期内该像元可以相对精确的估计区域平均NPP。利用这两个指标，就可以找出一定数量时空代表性好的像元作为监测网的长期监测点。

第四步：时空稳定性分析；

时空稳定性分析是指根据第三步的计算结果，对每个像元根据平均相对偏差进行排序，排序后，根据可接受的平均相对偏差就可以初步确定一个采样点数量，即小于可接受的平均相对偏差的像元，即可初步选为备用的采样点，即采样点数量1。根据可实际投入建立的采样点数量，根据平均相对偏差的标准差，在采样点数量1中进一步选择要求数量的标准差较小的像元作为新的采样点，形成优化后的采样方案，如图2是一个计算实例，图中按平均相对偏差对像元进行了排序，同时标出了标准差，中间红框部分即是代表性较好的像元编号。

第五步：确定采样点数量和位置。

根据第四步优化后的采样方案，即最后选出的时空代表性较好的像元，每个像元的中心位置即可作为地面监测点的位置，根据实地考察，结合当地条件，综合考虑当地是否适合安装监测仪器及道路可达性等实际因素，最后在优化后的采样方案中再剔除不适合同时也无法调整的观测点，即可作为最后监测点的安装位置，最终确定了监测点的数量和位置。

另外，本方法还可用于已有监测网的冗余检查，已有监测网的冗余检查步骤与上面的第三步至第四步相同，即在完成第四步的时空稳定性分析后，平均相对偏差特别大的监测点就是该监测网的冗余点，剔除即可。如图2所示，图右侧的两个点即是该监测网的冗余监测点，可剔除。

Claims (1)

1. 一种基于样点时空代表性的NPP监测网采样设计方法，其步骤是：

第一步：先验数据准备

根据监测区域的大小，综合考虑NPP观测仪器本身的足迹，选用不同空间分辨率的时间序列NPP遥感产品；

第二步：时空重建

对获取的时间序列NPP遥感产品进行时空重建，得到时空连续的NPP遥感产品；

第三步：时空稳定性计算

计算时空稳定性的两个指标平均相对偏差及其标准差；

第四步：时空稳定性分析

根据平均相对偏差对所有像元进行排序并标出相应的标准差，分析并初步选择可作为采样点的像元；

第五步：确定采样点数量和位置

根据拟投入建立的观测点数量和精度要求，从平均相对偏差排序中选择时空代表性最好的像元作为采样点。

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