CN107424076A - 一种基于amsr2土壤水分数据降尺度算法 - Google Patents

一种基于amsr2土壤水分数据降尺度算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于空间权重分解算法的AMSR2 土壤水分数据降尺度方法，包括如下步骤：（1）获取待研究区AMSR2土壤含水量产品和同一时间的光学遥感数据（LST与NDVI）；（2）利用MRT、IDL对1km空间尺度的LST与NDVI进行干湿边模拟，计算研究区内温度植被干旱指数（TVDI）；（3）利用反距离权重插值法对0.1º*0.1º尺度AMSR2 土壤水分数据进行重采样成10km空间尺度的土壤水分产品；（4）利用高分辨率的TVDI对低分辨率的AMSR2 土壤水分数据进行逐像元赋权重，然后利用权重对10km空间尺度的土壤水分产品分解成1km土壤水分产品。本发明利用被动微波遥感数据和光学遥感数据二者在时空分辨率上的优势，利用TVDI与土壤水分呈负相关关系，将二者有效整合获取高空间分辨率的土壤含水量数据，可满足大范围尺度区域土壤水分研究,弥补有云区域分辨率土壤含水量高实时或准实时的动态监测，准确度高，易于建立，省时省力，便于业务化处理。

Description

一种基于AMSR2土壤水分数据降尺度算法
技术领域
本发明涉及空间赋权统计降尺度方法，具体的说是基于AMSR2土壤水分数据，利用单位像元内TVDI的空间权重进行赋权的降尺度方法。
背景技术
土壤水分是气候系统中的关键物理量，控制着陆地与大气之间的水分和能量循环过程，影响着土壤的理化性质与植被的生长,进而影响我国的粮食产量。同时，土壤含水量是地表能量平衡和水循环的重要组成部分，是调节水分和能量收支平衡的“调节器”，是全球变化研究中的重要监测因子。目前,各种基于全球观测站点资料建立的土壤含水量数据集，由于观测点的密度和空间代表性不足,模拟和预报的精度难以满足应用需求。
目前区域尺度上遥感技术监测土壤湿度时空分布的主要手段可分为光学遥感和微波遥感两大类。微波遥感具备全天候、重复周期短和不受天气影响等优点，成为普遍使用的土壤湿度遥感监测方法之一，并已有不少卫星土壤湿度产品发布供研究者使用，如 Aqua卫星、EUMETSAT 卫星和 SMOS 卫星。
先进微波扫描辐射计AMSR2,土壤水分和海洋盐分传感器SMOS,以及风云三号气象卫星均具有全天时、全天候、观测尺度大、重访周期短等突出优势,能够提供高覆盖度高时效性的全球土壤含水量数据。但这些数据的空间分辨率一较低,无法满足流域尺度土壤含水量时空动态监测的需求。光学遥感数据空间分辨率可以达到以下,高空间分辨率、低时间分辨率、易受天气影响的特点,与被动微波遥感数据恰恰相反。
目前有关土壤水分产品降尺度研究一定程度上取得了很大的进展，但是他们的共同点都是利用不同方法（回归、神经网络）不断优化不同传感器低分辨土壤水分产品与MODIS地表相关参数之间的关系等式，然后假设这种关系式不随空间尺度变化而变化，最后利用高分辨地表数据合成不同尺度土壤水分产品。大尺度上微波产品具有较好的精度，同时很多研究利用温度植被干旱指数去验证土壤水分，小尺度内温度植被干旱指数具有较好的验证效果。为了规避之前研究关系等式的空间尺度效应，本发明提出了一种新的土壤水分降尺度方法，大尺度上基于微波遥感数据，利用小尺度上温度植被干旱指数进行局部赋权，然后利用权重对微波数据进行重采样的降尺度方法。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种土壤含水量产品降尺度方法，提高了被动微波土壤含水量数据产品的空间分辨率，此算法操作简单，便于业务化处理，同时又满足小尺度土壤水资源利用研究及干旱监测的应用需求，克服目前土壤含水量产品数据集大空间尺度上代表性不足，小尺度上测量耗时费力、空间分辨率低等缺陷。
本发明的技术方案如下：
为解决上述技术问题，本发明提供一种土壤含水量产品降尺度方法，所述方法包括以下步骤：
（1）获取待研究区AMSR2土壤含水量产品和同一时间的1km光学遥感数据（LST与NDVI）；
（2）利用MRT、IDL对1km空间尺度的LST与NDVI进行干湿边模拟，计算研究区内1km空间尺度温度植被干旱指数（TVDI）；
（3）利用反距离权重插值法对0.1°*0.1°尺度AMSR2 土壤水分数据进行重采样成10*10km空间尺度的土壤水分产品；
（4）由于TVDI 与土壤湿度呈负相关关系，因此利用高分辨率的TVDI对低分辨率的AMSR2 土壤水分数据进行逐像元赋权重，然后利用权重对10*10 km空间尺度的土壤水分产品分解成1*1 km土壤水分产品。
根据权利要求所述的AMSR2土壤含水量产品降尺度方法,其特征在于,所述步骤（1）中AMSR2土壤含水量产品采用0.1°*0.1º AMSR2 土壤含水量三级月产品；所述光学遥感影像数据采用1km MODIS的8天LST产品（MOD11A2）和月产品NDVI（MOD13A3）。
根据权利要求所述的土壤含水量产品降尺度方法,其特征在于，所述步骤（2）中用计算同期的温度植被干旱指数（TVDI）过程包括8天LST产品合成、LST月产品的合成、有云地区的补值、计算TVDI。
所述8天LST产品合成主要包括利用MRT批量合成与转投影研究区的8天LST影响；
所述LST月产品的合成合成利用IDL编程批量一个月内全部8天LST的平均值作为该月的LST月产品。
所述有云地区的补值主要利用IDL进行调用SG滤波函数对LST、NDVI月产品求取有云地区像元的时序滤波值作为该像元的LST、NDVI值；所述计算TVDI主要利用中国1kmNDVI、LST的补值后的月产品，其公式表达如下：
（1）
式中: TVDI为给定像元对应的温度植被干旱指数值；T MODIS 为给定像元对应的地表温度；T min 为工作区内最小的地表温度；a 1 和 b 1 为定义干边的拟合参数。
根据权利要求所述的土壤含水量产品降尺度方法,其特征在于，所述步骤（3）中利用反距离权重插值法对0.1°*0.1°尺度AMSR2 土壤水分数据进行重采样成10*10 km空间尺度的土壤水分产品。
根据权利要求所述的土壤含水量产品降尺度方法，其特征在于，所述步骤中利用高分辨率的TVDI对低分辨率的AMSR2 土壤水分数据进行逐像元赋权重；由于TVDI 与土壤湿度呈负相关关系，故本发明的降尺度方法表达如下：
（2）
式中：SM 1 为给定1km像元的土壤水分；SM10给定1km像元的土壤水分；TVDI 1 为 给 定MODIS 像 元 对 应 的TVDI值；TVDI 10 为给定像元在所处 AMSR2 像元分区内的 TVDI 平均值；最后，利用1km空间尺度像元权重对10 km的土壤水分进行分解，生成1km土壤水分产品。
本发明利用TVDI对AMSR2土壤水分产品的降尺度方法优点如下：
1、本发明方法优于传统的基于光学遥感和被动微波的土壤水分降尺度方法，可以有效解决传统回归关系降尺度模型的空间尺度效应问题；
2、本发明方法利用能够较好土壤水分变化的温度植被干旱指数（TVDI）进行空间赋权，相比传统指标拟合具有更强的优势，可扩展性高；
3、本发明方法利用SG滤波对遥感数据进行补值，最大程度上逼近真实值，提高了降尺度模型的精度；
4、本发明方法运算简答，使用方便，便于多批次、长时序业务化处理，精度高，适用性强。
附图说明
图1是本发明AMSR2土壤含水量产品降尺度方法的原理流程图。
图1是本发明AMSR2土壤含水量产品降尺度方法的原理流程图。
图2是本发明中全国1km尺度NDVI月产品预处理结果图。
图3是本发明中全国1km尺度LST 8天产品预处理结果图。
图4是本发明中全国1km尺度LST 月产品预处理结果图。
图5是本发明中全国1km尺度NDVI 月产品SG滤波补值结果图。
图6是本发明中全国1km尺度LST 月产品SG滤波补值结果图。
图7是本发明中全国1km尺度TVDI 月产品结果图。
图8是本发明中全国1°×1°AMSR2 土壤水分月产品结果图。
图9是本发明中全国10×10 km AMSR2 土壤水分月产品结果图。
图10是本发明中全国1×1 km AMSR2 土壤水分月产品结果图。
图11是本发明中全国1×1 km AMSR2 土壤水分月产品降尺度精度评价结果图。
具体实施方式
本发明对全国2012年9月10km土壤水分进行降尺度处理，运算过程包括以下步骤：
（1）获取2012年9月全国AMSR2土壤含水量产品和同一时间的1km光学遥感数据（LST与NDVI）；
（2）利用MRT、IDL对1km空间尺度的LST与NDVI进行干湿边模拟，计算研究区内1km空间尺度温度植被干旱指数（TVDI）；
（3）利用反距离权重插值法对0.1°*0.1°尺度AMSR2 土壤水分数据进行重采样成10*10km空间尺度的土壤水分产品；
（4）由于TVDI 与土壤湿度呈负相关关系，因此利用高分辨率的TVDI对低分辨率的AMSR2 土壤水分数据进行逐像元赋权重，然后利用权重对10*10 km空间尺度的土壤水分产品分解成1*1 km土壤水分产品。
根据权利要求所述的AMSR2土壤含水量产品降尺度方法,其特征在于,所述步骤（1）中AMSR2土壤含水量产品采用0.1°*0.1º AMSR2 土壤含水量三级月产品；所述光学遥感影像数据采用1km MODIS的8天LST产品（MOD11A2）和月产品NDVI（MOD13A3）。
根据权利要求所述的土壤含水量产品降尺度方法,其特征在于,所述步骤（2）中用计算同期的温度植被干旱指数（TVDI）过程包括8天LST产品合成、LST月产品的合成、有云地区的补值、计算TVDI。
所述8天LST产品合成主要包括利用MRT批量合成与转投影研究区的8天LST影响。
所述LST月产品的合成合成利用IDL编程批量一个月内全部8天LST的平均值作为该月的LST月产品。
所述有云地区的补值主要利用IDL进行调用SG滤波函数对LST、NDVI月产品求取有云地区像元的时序滤波值作为该像元的LST、NDVI值；
所述计算TVDI主要利用中国1km NDVI、LST的补值后的月产品，其公式表达如下：
（1）
式中: T MODIS 为给定像元对应的地表温度；T min 为工作区内最小的地表温度；a 1 和 b 1 为定义干边的拟合参数。
根据权利要求所述的土壤含水量产品降尺度方法,其特征在于，所述步骤（3）中利用反距离权重插值法对0.1°*0.1°尺度AMSR2 土壤水分数据进行重采样成10*10 km空间尺度的土壤水分产品。
根据权利要求所述的土壤含水量产品降尺度方法，其特征在于，所述步骤中利用高分辨率的TVDI对低分辨率的AMSR2 土壤水分数据进行逐像元赋权重；由于TVDI 与土壤湿度呈负相关关系，故本发明的降尺度方法表达如下：
（2）
式中：SM 1 为给定1km像元的土壤水分；SM10给定1km像元的土壤水分； TVDI 1 为 给 定MODIS 像 元 对 应 的 TVDI值; TVDI 10 为给定像元在所处 AMSR2 像元分区内的 TVDI 平均值；最后，利用1km空间尺度像元权重对10 km的土壤水分进行分解，生成1km土壤水分产品。
本发明基于被动微波遥感数据和光学遥感数据二者在时空分辨率上的优势,计算温度植被干旱指数，并对实现土壤含水量产品的降尺度研究，克服了传统方法的空间尺度效应，实现中小尺度土壤含水量实时或准实时的动态监测。

Claims (6)

1.一种土壤含水量产品降尺度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
（1）获取待研究区AMSR2土壤含水量产品和同一时间的1km光学遥感数据（LST与NDVI）；
（2）利用MRT、IDL对1km空间尺度的LST与NDVI进行干湿边模拟，计算研究区1km空间尺度内温度植被干旱指数（TVDI）；
（3）利用反距离权重插值法对0.1°*0.1º尺度AMSR2 土壤水分数据进行重采样成10*10km空间尺度的土壤水分产品；
（4）利用高分辨率的TVDI对低分辨率的AMSR2 土壤水分数据进行逐像元赋权重，然后利用权重对10*10 km空间尺度的土壤水分产品分解成1*1 km土壤水分产品。
2.根据权利要求所述的AMSR2土壤含水量产品降尺度方法,其特征在于,所述步骤（1）中AMSR2土壤含水量产品采用0.1°*0.1º AMSR2 土壤含水量三级月产品；所述光学遥感影像数据采用1km MODIS的8天LST产品（MOD11A2）和月产品NDVI（MOD13A3）。
3.根据权利要求所述的土壤含水量产品降尺度方法,其特征在于，所述步骤（2）中用计算同期的温度植被干旱指数（TVDI）过程包括8天LST产品合成、LST月产品的合成、有云地区的补值、计算TVDI；
所述8天LST产品合成主要包括利用MRT批量合成与转投影研究区的8天LST影响；
所述LST月产品的合成合成利用IDL编程批量一个月内全部8天LST的平均值作为该月的LST月产品。
4.所述有云地区的补值主要利用IDL进行调用SG滤波函数对LST、NDVI月产品求取有云地区像元的时序滤波值作为该像元的LST、NDVI值；
所述计算TVDI主要利用中国1kmNDVI、LST的补值后的月产品，其公式表达为：
。
5.根据权利要求所述的土壤含水量产品降尺度方法,其特征在于，所述步骤（3）中利用反距离权重插值法对0.1°*0.1°尺度AMSR2 土壤水分数据进行重采样成10*10 km空间尺度的土壤水分产品。
6.根据权利要求所述的土壤含水量产品降尺度方法，其特征在于，所述步骤中利用高分辨率的TVDI对低分辨率的AMSR2 土壤水分数据进行逐像元赋权重；由于TVDI 与土壤湿度呈负相关关系，故本发明的降尺度方法表达为：；最后，利用1km空间尺度像元权重对10 km的土壤水分进行分解，生成1km土壤水分产品。
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