CN108985959B - 一种基于地表温度反演技术的小麦白粉病遥感监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于地表温度反演技术的小麦白粉病遥感监测方法，与现有技术相比解决了难以将多时相地表温度作为生境因子进行白粉病遥感监测的缺陷。本发明包括以下步骤：源数据的获取和预处理；小麦种植面积的提取；小麦生长状态的反演；地表温度的反演；MODIS温度和Landsat‑8反演地表温度的时空融合；基于地表温度遥感监测模型的构建；小麦白粉病遥感监测结果的获得。本发明基于多时相Landsat‑8和MODIS遥感数据反演地表温度，利用国产GF‑1数据反演植被指数，通过Linear‑SVM构建综合决策树以反演小麦白粉病严重度，实现小麦白粉病病情严重度的遥感监测。
Description
技术领域
本发明涉及遥感监测技术领域，具体来说是一种基于地表温度反演技术的小麦白粉病遥感监测方法。
背景技术
近年来，遥感技术的发展为大面积病虫害监测预测提供了重要手段。许多学者对于小麦各种病虫害的遥感监测进行了研究，研究范围涵盖地面高光谱，无人机遥感和卫星遥感等诸多方式。
现有技术中，发现光化学植被指数与小麦黄锈病严重度高度相关，反演模型的决定系数达到0.97，同时通过对冬小麦叶片上白粉病的损害进行了广泛的分析，检测了三种光谱特征(共计32个，包括衍生光谱特征，连续统变换的光谱特征和植被指数)的表现。研究结果表明，通过这些特征的优化组合，基于偏最小二乘回归的反演模型对于白粉病严重度的检测决定系数可达0.8。基于拥有三个红边波段的Sentinel-2卫星数据构建了监测冬小麦条锈病病的植被指数-红边病害胁迫指数(REDSI)，其对于条锈病有很好的监测效果。综合运用小波分析与支持向量机方法，基于环境一号卫星数据构建了河北某地的冬小麦白粉病监测模型。
在实地研究中发现，地表温度对冬小麦病害的影响具有累积效果，地表温度若可以作为关键的生境因子参与了白粉病监测模型的构建，则会大大提高白粉病的遥感监测准确度。但单时相的地表温度无法准确表征冬小麦整个关键生育期的生长环境，因此如何将地表温度有效应用到小麦白粉病的遥感监测中已经成为急需解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中难以将多时相地表温度作为生境因子进行白粉病遥感监测的缺陷，提供一种基于地表温度反演技术的小麦白粉病遥感监测方法来解决上述问题。
为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种基于地表温度反演技术的小麦白粉病遥感监测方法，包括以下步骤：
源数据的获取和预处理，获取遥感卫星数据包括高分一号WFV数据、Landsat-8OLI数据和MODIS数据，并进行数据预处理；
小麦种植面积的提取，利用高分一号WFV数据反演NDVI结合高程数据以及近红外波段反射率进行小麦种植面积的提取；
小麦生长状态的反演，采用ReliefF算法进行植被指数特征选择，计算植被指数特征与各类别的相关性赋予特征不同的权重，按照从高到低的权重选择特征，对各特征进行分析，选择类间相关系数最小的组合作为模型反演的最佳特征组合；
地表温度的反演，以Landsat-8TIRS数据反演对小麦白粉病发生的生境影响因子地表温度；
MODIS温度和Landsat-8反演地表温度的时空融合，以MODIS温度数据作为时序数据序列的组成部分，进行Landsat-8地表温度数据和MODIS温度的时空融合；
基于地表温度遥感监测模型的构建，建立将LST和植被指数作为输入因子的遥感监测模型；
小麦白粉病遥感监测结果的获得，使用高分一号WFV数据的植被指数作为植被长势因子，使用Landsat-8地表温度和MODIS时空融合所得的地表温度作为生境因子，通过基于地表温度遥感监测模型，获得了小麦白粉病情遥感监测的结果。
所述小麦生长状态的反演包括以下步骤：
将所有植被指数特征根据Relief算法按权重降序排序，以权重0.075为阈值，选择出8个植被指数特征；
对8个植被指数特征进行两两相互分析，与权重最高特征相关系数高于0.9的剔除，之后剔除与权重次高特征的相关系数高于阈值的特征，并以此类推；
选出3个植被指数特征作为地表温度遥感监测模型的基础。
所述地表温度的反演包括以下步骤：
图像预处理，对OLI数据和TIRS数据进行辐射定标、去云处理；
根据OLI数据计算归一化植被指数NDVI；
根据由归一化植被指数NDVI计算的植被覆盖度FVC，并按照地表比辐射率公式计算各像元的比辐射率；
其中，NDVIs为裸土的NDVI值，NDVIv为纯植被的NDVI值；
根据两个热红外通道的观测亮温选定一定范围的滑动窗口通过协方差与方差的比值计算大气水汽柱含量并据此确定公式中的系列参数bi，利用MODTRAN和TIGR大气廓线建立通过率比值与大气水汽含量的经验关系式并用其计算大气透过率，非线性劈窗算法计算地表温度的公式如下：
其中，反演地表温度LST为TIRS数据的热线外数据，ε和Δε分别表示MODTRAN和TIGR大气廓线的发射率均值与差值，取决于地表分类与覆盖度；Ti和Tj为MODTRAN和TIGR大气廓线的观测亮温，bi(i＝0,1...,7)为各项系数，其为可通过实验室数据、大气参数数据以及大气辐射传输方程得到的模拟数据集；
计算像元的地表温度，选取了小麦关键的起身期、拔节期、开花期和灌浆期的四期Landsat-8数据反演计算像元的地表温度，其公式如下：
其中，LSTi为单时相Landsat-8反演的地表温度，为LSTi归一化后的温度因子，i＝(1,2,3,4)代表四个时相，20的意义在于白粉病发生的适宜温度上限为20℃，SLST代表Landsat-8多时相地表温度的累积。
所述MODIS温度和Landsat-8反演地表温度的时空融合包括以下步骤：
利用Landsat-8反演LST数据和MODIS温度产品计算LST；
STARFM算法获取同一时刻tk的低分辨率遥感图像LR和高分辨率遥感图像HR，得到该时刻HR和LR间像元值之间的偏差值D，偏差值由系统误差和地物变化引起，公式如下：
D＝HR(xi,yi,tk)-LR(xi,yi,tk)；
根据选择的移动窗口确定相似像元的时间距离权重和空间距离权重，基于两者都是LST，光谱距离权重为1；
根据某一时刻的MODIS LST预测对应时刻的Landsat-8LST，假定偏差值不变，其计算公式如下：
其中，w为移动窗口的尺度，(xw/2,yw/2)为移动窗口中心像元的位置，Wij为窗口内相似像元对中心像元的权重系数；
根据STARFM算法得出的时空融合后的20期LST数据(LSTj)与4期Landsat-8LST数据(LSTi)计算LMLST，其公式如下：
所述基于地表温度遥感监测模型的构建包括以下步骤：
设定支持向量机SVM，其模型的判别函数如下：
其中，ai为Lagrange乘子，Sv为支持向量，xi与yi为两个类别的支持向量，b为阈值，k(xi,x)为满足Mercer定理的正定核函数；
设定输入因子xi为选取出的植被指数特征，输入类型yi为MODIS地表温度时空融合的累积温度LMLST。
有益效果
本发明的一种基于地表温度反演技术的小麦白粉病遥感监测方法，与现有技术相比基于多时相Landsat-8和MODIS遥感数据反演地表温度，利用国产GF-1数据反演植被指数，通过Linear-SVM构建综合决策树以反演小麦白粉病严重度，实现小麦白粉病病情严重度的遥感监测。
本发明在地表温度的反演中，Landsat-8数据的空间分辨率能够满足要求，MODIS数据的时间分辨率能够满足要求，故结合两者的优点加以合成可以获得更好的结果。
附图说明
图1为本发明的方法顺序图；
图2为利用本发明的遥感监测结果图。
具体实施方式
为使对本发明的结构特征及所达成的功效有更进一步的了解与认识，用以较佳的实施例及附图配合详细的说明，说明如下：
如图1所示，本发明所述的一种基于地表温度反演技术的小麦白粉病遥感监测方法，包括以下步骤：
第一步，源数据的获取和预处理。获取遥感卫星数据包括高分一号WFV数据、Landsat-8OLI数据和MODIS数据，并进行数据预处理。
本发明所用的数据主要有遥感卫星数据和小麦白粉病野外调查数据，参考数据有气象数据。在实际应用中，白粉病实地调查数据的获取时间和调查地点可以选择小麦种植比较集中，且白粉病发生情况较为理想的地区，具有区域内的广泛代表性。野外调查共获得69个有效数据，调查点小麦白粉病发病程度分为0(健康)，1(轻度)，2(重度)三类。遥感卫星数据包括高分一号WFV、Landsat-8OLI数据和MODIS数据。
(1)本发明使用GF-1/WFV数据四景，轨道号分别为3/93(Path/Row)、4/92。产品空间分辨率为16m，含4个光谱波段，光谱范围为0.45～0.89μm。获取的GF-1WFV影像需要经过正射校正、辐射定标、大气校正和影像裁剪等预处理。GF-1影像辐射定标公式如下：
L＝DN/β+L0，
式中L为辐射亮度，β为绝对定标系数增益，L0为偏移量，DN为遥感影像像元亮度值。
辐射定标系数来源于中国资源卫星应用中心，之后生成相应传感器的波普响应函数，并采用ENVI5.3软件中FLAASH模块完成影像的大气校正，最后对校正后图像进行裁剪获取研究区影像。
(2)Landsat-8OLI数据为Landsat-8卫星数据，其于2013年2月11日发射，包含OLI和TIRS两种传感器。Landsat-8OLI数据主要用于估算研究区的地表反射率，TIRS数据御用反演地表温度。实际应用中，研究区小麦生长的关键期为4月到5月，选取该时期内4景质量较高的Landsat-8数据。Landat8数据经过系统的几何校正和辐射校正，投影坐标系为UTM-WGS84。
(3)MODIS数据。
本发明所使用的MODIS数据为MOD11A1反射率产品，该产品从NASA网站获取，空间分辨率为1km。首先，利用MRT(MODIS Reprojection Tool)将MOD11A1数据的坐标系转换为WGS_84并进行几何配准，精度优于1像元，之后将其空间分辨率从1km重采样到16m。之后，按照MODIS LST产品的计算公式计算出日间地表温度，并筛选出数据质量合格且时间分布较为均匀的MOD11A1数据。
第二步，小麦种植面积的提取。利用高分一号WFV数据利用传统方法反演NDVI结合高程数据以及近红外波段反射率进行小麦种植面积的提取。
第三步，小麦生长状态的反演。采用ReliefF算法进行植被指数特征选择，计算植被指数特征与各类别的相关性赋予特征不同的权重，按照从高到低的权重选择特征，对各特征进行分析，选择类间相关系数最小的组合作为模型反演的最佳特征组合。
小麦生长状态的反演，主要包括两个方面：第一点，各类植被指数的计算反映了小麦的长势及其生长期中所经历的所有生长环境的影响总和；第二，单时相和多时相的地表温度则直接展示了小麦的生长环境中的关键因子。遥感方法对生境的反演有很多局限，即使已经广泛应用的地表温度也只是采用了靠近实验时间的单一时相数据，而生境是一个持久影响的变量，而植被指数是表征植被生长状况的有效方法。其具体步骤如下：
(1)将所有植被指数特征根据Relief算法按权重降序排序，以权重0.075为阈值，选择出8个植被指数特征。
在实际应用中，经过现有的经验分析可以得出，比值植被指数SR、归一化植被指数NDVI、归一化绿度指数NDGI、土壤调节植被指数SAVI、增强植被指数EVI、三角植被指数TVI、差异植被指数DVI、结构加强色素指数SIPI为比较适合白粉病病情反演的初选因子。针对于不同的应用环境，可以将所有植被指数特征根据Relief算法按权重降序排序选出8个植被指数特征，此步骤也可以直接选择常用的以上8个植被指数特征。
(2)对8个植被指数特征进行两两相互分析，与权重最高特征相关系数高于0.9的剔除，之后剔除与权重次高特征的相关系数高于阈值的特征(相关系数较高)，并以此类推。
(3)选出3个植被指数特征作为地表温度遥感监测模型的基础，这3个植被指数特征在地表温度遥感监测模型中作为输入因子xi。
第四步，地表温度的反演。以Landsat-8TIRS数据反演对小麦白粉病发生的生境影响因子地表温度。小麦白粉病的发生与发展是一个比较漫长的过程，其中地表温度对其影响具有明显的累积效果，比如4月上旬产生对小麦白粉有利的温度条件则整个小麦生长期小麦白粉病病情都会加重，故而5月底的小麦白粉病情与之前的地表温度有着很高的关联度。基于小麦白粉病发生的温度情况，本发明选取了小麦关键的起身期、拔节期、开花期和灌浆期的四期Landsat-8数据反演地表温度。其具体步骤如下：
(1)图像预处理，对OLI数据和TIRS数据进行辐射定标、去云处理。
(2)根据OLI数据利用传统方法计算归一化植被指数NDVI。
(3)根据由归一化植被指数NDVI利用传统方法计算的植被覆盖度FVC，并按照地表比辐射率公式计算各像元的比辐射率，
其中，NDVIs为裸土的NDVI值，NDVIv为纯植被的NDVI值。
(4)根据两个热红外通道的观测亮温选定一定范围的滑动窗口通过协方差与方差的比值计算大气水汽柱含量并据此确定公式中的系列参数bi(利用大气柱水汽含量确定系数bi的目的是提高反演精度)，利用MODTRAN和TIGR大气廓线建立通过率比值与大气水汽含量的经验关系式并用其计算大气透过率，非线性劈窗算法计算地表温度的公式如下：
其中，反演地表温度LST为TIRS数据的热线外数据，ε和Δε分别表示MODTRAN和TIGR大气廓线的发射率均值与差值，取决于地表分类与覆盖度；Ti和Tj为MODTRAN和TIGR大气廓线的观测亮温，bi(i＝0,1...,7)为各项系数，其为可通过实验室数据、大气参数数据以及大气辐射传输方程得到的模拟数据集。
(5)计算像元的地表温度，选取了小麦关键的起身期、拔节期、开花期和灌浆期的四期Landsat-8数据反演计算像元的地表温度，其公式如下：
其中，LSTi为单时相Landsat-8反演的地表温度，为LST归一化后的温度因子，i＝(1,2,3,4)代表四个时相，20的意义在于白粉病发生的适宜温度上限为20℃，SLST代表Landsat-8多时相地表温度的累积。
第五步，MODIS温度和Landsat-8反演地表温度的时空融合，以MODIS温度数据作为时序数据序列的组成部分，进行Landsat-8地表温度数据和MODIS温度的时空融合。
由于SLST中4期Landsat-8温度数据无法完整的反应整个小麦关键期的地表温度变化趋势，所以本发明引入了MDOIS温度数据作为时序数据序列的组成部分。为了得到空间分辨率和时间分辨率都符合要求的数据序列，采用应用广泛的STARFM(The SpatialandTemporal Adaptive Reflectance FusionModel)算法改进后，进行Landsat-8地表温度数据和MODIS温度产品的时空融合。其具体步骤如下：
(1)利用Landsat-8反演LST数据和MODIS温度产品计算LST。
(2)STARFM算法获取同一时刻tk的低分辨率遥感图像(LR)和高分辨率遥感图像(HR)，得到该时刻HR和LR间像元值之间的偏差值(D)，偏差值由系统误差和地物变化引起，公式如下：
D＝HR(xi,yi,tk)-LR(xi,yi,tk)。
(3)根据选择的移动窗口确定相似像元的时间距离权重和空间距离权重，基于两者都是LST，光谱距离权重为1。时间距离权重由各幅图像之间相差的时间决定，空间距离权重即待计算值的像元与已知像元之间空间上的距离，具体为两者中间间隔的像元数；光谱距离权重是在有多个波段的数据融合时需要考虑的问题。
(4)根据某一时刻的MODISLST预测对应时刻的Landsat-8LST，假定偏差值不变，其计算公式如下：
其中，w为移动窗口的尺度，(xw/2,yw/2)为移动窗口中心像元的位置，Wij为窗口内相似像元对中心像元的权重系数。
(5)根据STARFM算法得出的时空融合后的20期LST数据(LSTj)与4期Landsat-8LST数据(LSTi)计算LMLST，其公式如下：
第六步，基于地表温度遥感监测模型的构建，建立将LST和植被指数作为输入因子的遥感监测模型，将多时相的Landsat-8LST和MODIS与Landsat-8融合的LST数据引入小麦白粉病情的监测中。现有技术中的研究中，卫星遥感数据主要用于监测病情的有无，加入经过RelifF算法筛选的植被指数特征和多时相LST数据，可以比较准确的反演小麦白粉病的严重度。其具体步骤如下：
(1)设定支持向量机SVM，其模型的判别函数如下：
其中，ai为Lagrange乘子，Sv为支持向量，xi与yi为两个类别的支持向量，b为阈值，k(xi,x)为满足Mercer定理的正定核函数。
支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论基础上的一种机器学习方法，其核心思想是结构风险最小化，通过核函数把输入的线性不可分数据映射到高维空间，构造超平面，使得不同样本间类间隔最大的同时类内间隔最小。SVM具有结构简单、泛化能力强、准确率高等优点，广泛应用于遥感影像分类中。
(2)设定输入因子xi为选取出的植被指数特征，输入类型yi为MODIS地表温度时空融合的累积温度LMLST。
第七步，小麦白粉病遥感监测结果的获得。
使用高分一号WFV数据的植被指数作为植被长势因子，使用Landsat-8地表温度和MODIS时空融合所得的地表温度作为生境因子，通过基于地表温度遥感监测模型，获得了小麦白粉病情遥感监测的结果。
如图2所示，其为针对于晋州市(114.97°～115.20°E，37.80°～38.17°N)的小麦白粉病遥感监测图。由图2可以看出，白粉病主要发生在小麦种植面积比较集中的区域。农作物集中种植的区域地表温度一般低于其他地区，根据MODIS和Landsat-8的地表温度数据可知，一般冬小麦生长发育的关键时期河北地区的白天温度都高于20℃，故而地表温度越低越接近白粉病发生发展的最适宜温度。因此，监测结果比较符合实际情况。
对于精度而言，采用传统的交叉验证的方式进行。本发明所述方法的总体精度可以达到81.2％、Kappa系数为0.67，说明地表温度对小麦白粉病的影响有累积的效果。
以上结果表明，引入多时相地表温度和累积温度能够有效的提高小麦白粉病严重度监测效果。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。
Claims (5)
1.一种基于地表温度反演技术的小麦白粉病遥感监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
11)源数据的获取和预处理，获取遥感卫星数据包括高分一号WFV数据、Landsat-8OLI数据、Landsat-8TIRS数据和MODIS数据，并进行数据预处理；
12)小麦种植面积的提取，利用高分一号WFV数据反演NDVI结合高程数据以及近红外波段反射率进行小麦种植面积的提取；
13)小麦生长状态的反演，采用ReliefF算法进行植被指数特征选择，计算植被指数特征与各类别的相关性赋予特征不同的权重，按照从高到低的权重选择特征，对各特征进行分析，选择类间相关系数最小的组合作为模型反演的最佳特征组合；
14)地表温度LST的反演，以Landsat-8TIRS数据反演对小麦白粉病发生的生境影响因子地表温度；
15)MODIS温度和Landsat-8TIRS数据反演地表温度的时空融合，以MODIS温度数据作为时序数据序列的组成部分，进行Landsat-8TIRS数据反演地表温度数据和MODIS温度的时空融合；
16)基于地表温度遥感监测模型的构建，建立将LST和植被指数作为输入因子的遥感监测模型；
17)小麦白粉病遥感监测结果的获得，使用高分一号WFV数据的植被指数作为植被长势因子，使用Landsat-8TIRS数据反演地表温度和MODIS时空融合所得的地表温度作为生境因子，通过基于地表温度遥感监测模型，获得了小麦白粉病情遥感监测的结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于地表温度反演技术的小麦白粉病遥感监测方法，其特征在于，所述小麦生长状态的反演包括以下步骤：
21)将所有植被指数特征根据Relief算法按权重降序排序，以权重0.075为阈值，选择出8个植被指数特征；
22)对8个植被指数特征进行两两相互分析，与权重最高特征相关系数高于0.9的剔除，之后剔除与权重次高特征的相关系数高于阈值的特征，并以此类推；
23)选出3个植被指数特征作为地表温度遥感监测模型的基础。
3.根据权利要求1所述的一种基于地表温度反演技术的小麦白粉病遥感监测方法，其特征在于，所述地表温度的反演包括以下步骤：
31)图像预处理，对Landsat-8OLI数据和Landsat-8TIRS数据进行辐射定标、去云处理；
32)根据Landsat-8OLI数据计算归一化植被指数NDVI；
33)根据由归一化植被指数NDVI计算的植被覆盖度FVC，并按照地表比辐射率公式计算各像元的比辐射率；
其中，NDVIs为裸土的NDVI值，NDVIv为纯植被的NDVI值；
34)根据两个热红外通道的观测亮温选定一定范围的滑动窗口通过协方差与方差的比值计算大气水汽柱含量并据此确定公式中的系列参数bi，利用MODTRAN和TIGR大气廓线建立通过率比值与大气水汽含量的经验关系式并用其计算大气透过率，非线性劈窗算法计算地表温度的公式如下：
其中，反演地表温度LST为TIRS数据的热红外数据，ε和△ε分别表示MODTRAN和TIGR大气廓线的发射率均值与差值，取决于地表分类与覆盖度；Ti和Tj为MODTRAN和TIGR大气廓线的观测亮温，bi(i＝0,1...,7)为各项系数，其为可通过实验室数据、大气参数数据以及大气辐射传输方程得到的模拟数据集；
35)计算像元的地表温度，选取了小麦关键的起身期、拔节期、开花期和灌浆期的四期Landsat-8TIRS数据反演像元的地表温度，其公式如下：
其中，LSTi为单时相Landsat-8TIRS数据反演的地表温度，为LSTi归一化后的温度因子，i＝(1,2,3,4)代表四个时相，20的意义在于白粉病发生的适宜温度上限为20℃，SLST代表多时相Landsat-8TIRS数据反演地表温度的累积。
4.根据权利要求1所述的一种基于地表温度反演技术的小麦白粉病遥感监测方法，其特征在于，所述MODIS温度和Landsat-8TIRS数据反演地表温度的时空融合包括以下步骤：
41)利用Landsat-8TIRS数据反演LST和MODIS温度产品计算LST；
42)STARFM算法获取同一时刻tk的低分辨率遥感图像LR和高分辨率遥感图像HR，得到该时刻HR和LR间像元值之间的偏差值D，偏差值由系统误差和地物变化引起，公式如下：
D＝HR(xi,yi,tk)-LR(xi,yi,tk)；
43)根据选择的移动窗口确定相似像元的时间距离权重和空间距离权重，基于两者都是LST，光谱距离权重为1；
44)根据某一时刻的MODIS LST预测对应时刻的Landsat-8LST，假定偏差值不变，其计算公式如下：
其中，w为移动窗口的尺度，(xw/2,yw/2)为移动窗口中心像元的位置，Wij为窗口内相似像元对中心像元的权重系数；
45)根据STARFM算法得出的时空融合后的20期LST数据(LSTj)与4期Landsat-8LST数据(LSTi)计算LMLST，其公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于地表温度反演技术的小麦白粉病遥感监测方法，其特征在于，所述基于地表温度遥感监测模型的构建包括以下步骤：
51)设定支持向量机SVM，其模型的判别函数如下：
其中，ai为Lagrange乘子，Sv为支持向量，xi与yi为两个类别的支持向量，b为阈值，k(xi,x)为满足Mercer定理的正定核函数；
52)设定输入因子xi为选取出的植被指数特征，输入类型yi为MODIS地表温度时空融合的累积温度LMLST。
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