CN113139901A - 一种流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法 - Google Patents
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Abstract
本发明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。
Description
技术领域
本发明涉及遥感技术领域，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。
背景技术
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。目前，全国范围内一般用MODIS影像生成空间分辨率为250米的NPP产品，省级范围内多用Landsat卫星影像生成空间分辨率为30米的NPP产品。河流流域的植被净初级生产力对河流流域生态环境的保护和区域可持续发展具有重要意义，可以为河流流域的植被监测与生态建设提供一定的参考，有利于为合理开发、利用自然资源及对全球变化所产生的影响采取相应的策略提供科学依据。但河流流域一般面积较小，需要进行更加精细的NPP反演，但现有大部分净初级生产力产品分辨率较低，无法对流域尺度进行精细分析，同时也缺少利用现有遥感数据进行NPP遥感精细反演的方法，因此，亟需一种适用于流域尺度的植被净初级生产力遥感精细反演方法。
发明内容
针对现有光能利用率模型估算植被NPP方法存在的不足，本发明提出一种流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法。
为了实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：
一种流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，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。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明利用改进的光能利用率模型，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、空间分辨率以及时间分辨率，从而实现流域尺度的植被净初级生产力遥感精细反演。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域中的普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可根据这些附图获得其他附图。
图1为流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法流程图；
图2为大沽河区域植被净初级生产力计算结果。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，包括如下步骤：
S1：数据获取：以青岛市大沽河区域为例，通过Landsat卫星数据进行实验，实验区域数据大小为3588×2083像素，分辨率为30米，获取时间是2018年。获取大沽河区域的植被类型分布图、遥感影像数据和站点气象数据；站点气象数据包括月平均气温、月总降水量、月太阳总辐射。
S2：数据处理：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，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，可分离度阈值为1.8，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，似然度阈值选择单值，设为空，通过似然度与似然度阈值比较对训练区分类，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。
对遥感影像数据进行计算，得到30米分辨率的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；其中月平均气温、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，得到插值结果后，将其在ENVI软件中进行波段合成，得到新的数据文件。
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，将步骤S2处理后的数据的分辨率提高至10米。
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，其中，最小阈值设置为10，最大阈值设置为空。最后结合n维可视化工具确定端元类型。
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力大小，来确定各亚像元的类别；记为pi为低分辨率图像第a行第b列的像元Pab内的一个亚像元，则亚像元pi受到像元Pab所有邻域像元中第c类分量的引力之和Dc(pi)为：
其中，NA为邻域像元的个数，Pk为像元Pab的第k个邻域像元，dk为亚像元pi几何中心与像元Pk几何中心的欧氏距离，Fc(Pk)为像元Pk对应于第c类分量的类别比例；最后根据引力之和Dc(pi)的大小来确定像元Pab内属于c类的亚像元，把对应引力之和Dc(pi)最大的亚像元pi归于c类。
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；其中NDVImax和SRmax的计算需要大沽河区域的植被类型分布图和归一化植被指数时间序列最大值数据。配置好的静态参数如表1所示。
表1植被类型对应的静态参数
| 植被类型 | NDVI<sub>max</sub> | NDVI<sub>min</sub> | SR<sub>max</sub> | SR<sub>min</sub> | ε<sub>max</sub> |
| 耕地 | 0.604 | 0.023 | 4.0505 | 1.05 | 0.542 |
| 河流 | 0.604 | 0.023 | 4.0505 | 1.05 | 0.542 |
| 坡面草地 | 0.604 | 0.023 | 4.0505 | 1.05 | 0.542 |
| 落叶阔叶林 | 0.700 | 0.023 | 5.6666 | 1.05 | 0.692 |
| 城市 | 0.604 | 0.023 | 4.0505 | 1.05 | 0.542 |
| 常绿针叶林 | 0.640 | 0.023 | 4.5555 | 1.05 | 0.389 |
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。
改进的NPP估算模型将植被类型引入模型，考虑植被类型精度对NPP估算的影响；并利用站点气象数据，结合已有的区域蒸散模型来实现水分胁迫因子的估算，这样一方面可以保证数据源的可靠性和可获得性，另一方面则在一定程度上对有关参数实行了简化，使其实际的可操作性得到加强。
反演植被净初级生产力NPP的步骤如下：
像元x在t月的植被净初级生产力NPP(x，t)估算公式为：
NPP(x，t)＝APAR(x，t)×ε(x，t)
其中，APAR(x，t)表示像元x在t月的植物吸收的光合有效辐射，gC·m-2·month-1；ε(x，t)表示像元x在t月的实际光能利用率，gC·MJ-1；
植被吸收的光合有效辐射APAR取决于太阳总辐射和植物本身的特性，其计算公式如下：
APAR(x，t)＝SOL(x，t)×FPAR(x，t)×0.5
其中，SOL(x，t)表示像元x在t月的太阳辐射量，MJ·m-2·month-1；FPAR(x，t)表示像元x在t月的植被层对入射光合有效辐射的吸收比例；0.5表示植被所能利用的太阳有效辐射占太阳总辐射的比例；
在一定范围内，植物的光合有效辐射吸收比例FPAR与归一化植被指数NDVI之间存在着线性关系，即：
其中，NDVI(x，t)表示像元x在t月的归一化植被指数，NDVIi，max、NDVIi，min分别表示第i种植被类型的NDVI的最大值和最小值，FPARmax、FPARmin分别表示FPAR的最大值和最小值，分别为0.95和0.001，FPARNDVI表示FPAR通过NDVI估算的结果；
此外，植物的光合有效辐射吸收比例FPAR与比值植被指数SR之间存在的线性关系，即：
其中，SR(x，t)表示像元x在t月的比值植被指数，SRi，max、SRi，min分别表示第i种植被类型的SR的最大值和最小值，
FPARSR表示FPAR通过SR估算的结果；
令植物的光合有效辐射吸收比例FPAR的估算值为：
FPAR(x，t)＝αFPARNDVI+(1-α)FPARSR
其中，α为调整系数；
现实条件下实际光能利用率ε(x，t)受温度和水分的影响，其计算公式如下：
ε(x，t)＝Tε1(x，t)×Tε2(x，t)×Wε(x，t)×εmax
其中，Tε1(x，t)和Tε2(x，t)分别表示低温、高温对光能利用率的胁迫作用，Wε(x，t)表示水分对光能利用率的胁迫作用，εmax表示理想条件下的最大光能利用率。
Claims (10)
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力大小，来确定各亚像元的类别；记为pi为低分辨率图像第a行第b列的像元Pab内的一个亚像元，则亚像元pi受到像元Pab所有邻域像元中第c类分量的引力之和Dc(pi)为：
其中，NA为邻域像元的个数，Pk为像元Pab的第k个邻域像元，dk为亚像元pi几何中心与像元Pk几何中心的欧氏距离，Fc(Pk)为像元Pk对应于第c类分量的类别比例；最后根据引力之和Dc(pi)的大小来确定像元Pab内属于c类的亚像元，把对应引力之和Dc(pi)最大的亚像元pi归于c类。
9.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S5中反演植被净初级生产力NPP的步骤如下：
像元x在t月的植被净初级生产力NPP(x，t)估算公式为：
NPP(x，t)＝APAR(x，t)×ε(x，t)
其中，APAR(x，t)表示像元x在t月的植物吸收的光合有效辐射，gC·m-2·month-1；ε(x，t)表示像元x在t月的实际光能利用率，gC·MJ-1；
植被吸收的光合有效辐射APAR取决于太阳总辐射和植物本身的特性，其计算公式如下：
APAR(x，t)＝SOL(x，t)×FPAR(x，t)×0.5
其中，SOL(x，t)表示像元x在t月的太阳辐射量，MJ·m-2·month-1；FPAR(x，t)表示像元x在t月的植被层对入射光合有效辐射的吸收比例；0.5表示植被所能利用的太阳有效辐射占太阳总辐射的比例；
在一定范围内，植物的光合有效辐射吸收比例FPAR与归一化植被指数NDVI之间存在着线性关系，即：
其中，NDVI(x，t)表示像元x在t月的归一化植被指数，NDVIi，max、NDVIi，min分别表示第i种植被类型的NDVI的最大值和最小值，FPARmax、FPARmin分别表示FPAR的最大值和最小值，FPARNDVI表示FPAR通过NDVI估算的结果；
此外，植物的光合有效辐射吸收比例FPAR与比值植被指数SR之间存在的线性关系，即：
其中，SR(x，t)表示像元x在t月的比值植被指数，SRi，max、SRi，min分别表示第i种植被类型的SR的最大值和最小值，
FPARSR表示FPAR通过SR估算的结果；
令植物的光合有效辐射吸收比例FPAR的估算值为：
FPAR(x，t)＝αFPARNDVI+(1-α)FPARSR
其中，α为调整系数；
现实条件下实际光能利用率ε(x，t)受温度和水分的影响，其计算公式如下：
ε(x，t)＝Tε1(x，t)×Tε2(x，t)×Wε(x，t)×εmax
其中，Tε1(x，t)和Tε2(x，t)分别表示低温、高温对光能利用率的胁迫作用，Wε(x，t)表示水分对光能利用率的胁迫作用，εmax表示理想条件下的最大光能利用率。
10.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中将步骤S2处理后的数据的分辨率提高至10米。
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