CN115907471A - 基于VineCopula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法 - Google Patents

基于VineCopula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法 Download PDF

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本发明公开了一种基于Vine Copula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法，包括：S1：获取包含湖泊蓝藻的卫星影像；S2：对卫星影像进行预处理，得到包含研究区域的影像；S3：根据蓝藻常年的分布特征，对包含研究区域的影像进行分区处理；S4：利用FAI指数计算各分区平均蓝藻量数据，得到计算结果；S5：利用核密度估计拟合分区蓝藻量样本，得到各区对应的边缘分布；S6：根据边缘分布建立最优Vine Copula模型；S7：计算最优Vine Copula模型的联合分布函数，并将联合分布函数作为风险评价指标；S8：对比风险评价指标和传统方式获得的风险评价指标，得到蓝藻风险诊断结果。以避免传统诊断标准太过单一而导致风险诊断客观性和精度不够高的缺陷。

Description

基于VineCopula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法
技术领域
本发明涉及蓝藻监测技术领域，具体涉及一种基于Vine Copula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法。
背景技术
水体富营养化和全球气温升高，导致蓝藻繁衍迅速，对水安全和生态环境造成严重破坏。
传统的蓝藻水华风险评估方法都是以设立采样点的监测方式来计量藻类浓度或分布中的一种来诊断风险。现有的蓝藻水华风险评估方法在监测方面做了改进，多用卫星或无人机监测，该监测方法的好处有两点：1、相较于设立采样点的方式，数据获取更加快捷方便，节省人力物力和财力；2、根据卫星影像或无人机影像能够更加直观的看到大面积蓝藻水华的严重程度和分布情况。现有的蓝藻水华风险评估方法虽然在监测方法上做得很好，但是在评估风险时仍与传统方法大同小异，都只是关注蓝藻水华的量或分布中的一种，其缺点在于评估标准太过单一，未能考虑蓝藻时空分布和演变的高动态性特征，会导致风险评估准确度不够高。
发明内容
本发明的目的在于提供基于Vine Copula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法，以能够同时反映蓝藻的严重程度(量)和空间分布情况，避免了传统诊断标准太过单一而导致风险诊断客观性和精度不够高的缺陷。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
本发明提供一种基于Vine Copula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法，所述基于VineCopula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法包括：
S1：获取包含湖泊蓝藻的卫星影像；
S2：对所述卫星影像进行预处理，得到包含研究区域的影像；
S3：根据蓝藻常年的分布特征，对所述包含研究区域的影像进行分区处理；
S4：利用FAI指数计算各分区平均蓝藻量数据，得到计算结果；
S5：利用核密度估计拟合所述计算结果，得到各区对应的边缘分布；
S6：根据所述边缘分布建立最优Vine Copula模型；
S7：计算所述最优Vine Copula模型的联合分布函数，并将所述联合分布函数作为风险评价指标；
S8：对比所述风险评价指标和传统方式获得的风险评价指标，得到蓝藻风险诊断结果。
可选择地，所述步骤S2中，对所述卫星影像进行预处理包括：
对所述卫星影像进行大气校正、辐射定标、几何定标、重采样、陆地掩膜、云遮蔽和离水校正。
可选择地，所述步骤S4中，所述FAI指数的计算方法为：
FAI＝Rrc，NIR-R'rc，NIR
其中，R'rc，NIR表示插值红光反射率且
Figure BDA0003956495380000021
Rrc，NIR、Rrc，RED和Rrc，SWIR分别是经过瑞利反射率校正(Rayleigh-corrected reflectance，Rrc)的红光反射率、近红光反射率和短波红外反射率，λRED为红外中心波长，λNIR为近红外中心波长，λSWIR为短波红外中心波长。
可选择地，所述步骤S5中，所述核密度的计算公式为：
Figure BDA0003956495380000022
其中，n为样本数量，K(·)为核函数，h为窗宽，x为待估计样本数据，k为由1～n的变量，xk为第k个样本点。
可选择地，所述步骤S6包括：
S61：将所有所述边缘分布两两组合，得到多个组合结果；
S62：利用AIC信息准则对多个所述组合结果进行筛选，得到最优Copula函数；
S63：计算所述最优Copula函数的参数，以构建第一层树；
S64：根据所述最优Copula函数及其参数模拟生成新的变量，重复步骤S61到S63，得到第二层树；
S65：重复步骤S61到S64，得到满足预设条件树的构建，并将所述预设条件树作为所述最优Vine Copula模型。
可选择地，所述步骤S62中，所述AIC信息准则的计算方式为：
AIC＝2k1-2ln(L)
其中k为参数数量，L为似然函数，AIC值越小表明拟合效果越好。
本发明具有以下有益效果：
1、监测方法上，继承了现有技术数据获取快捷方便和节省人力物力以及财力的优点；
2、评估方法上，基于Vine Copula函数的联合风险模型与直接采用全湖区FAI指标的传统方法相比，不仅能够反映蓝藻的严重程度，还能定量反映蓝藻的空间分布特征，其优势在于综合定量考虑了蓝藻在各区域的分布情况，更能充分反映各分区蓝藻之间复杂多变的组合情景。
附图说明
图1为本发明基于Vine Copula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法的流程图；
图2为研究区分区示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
实施例
本发明提供一种基于Vine Copula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法，所述基于VineCopula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法包括：
S1：获取包含湖泊蓝藻的卫星影像；
S2：对所述卫星影像进行预处理，得到包含研究区域的影像；
对所述卫星影像进行预处理包括：对所述卫星影像进行大气校正、辐射定标、几何定标、重采样、陆地掩膜、云遮蔽和离水校正。
具体地，本发明从Google Earth Engine(GEE)平台获取了MOD09GQ和MOD09GA产品，MOD09GQ和MOD09GA分别是MOD09GQ.006Terra Surface Reflectance Daily L2GGlobal 250m和MOD09GA.006Terra Surface Reflectance Daily L2G Global 1 km and500m的简称，都是经过大气校正、辐射定标和几何定标处理的L2级产品。
MOD09GA和MOD09GQ是需要组合使用的产品。首先，为了使两者的空间分辨率相同，需要使用双线性插值法将MOD09GA的波段重新采样到250米空间分辨率；其次，通过陆地掩膜、云遮蔽和离水反射率校正分别去除陆地污染、云层污染和离水反射率问题；最后，剔除云层污染严重导致残缺区域较大的影像，选出可供使用的影像数据提取蓝藻数据。GEE平台是一个基于云的地理空间处理平台，用于大规模环境监控和分析，可以高效批量处理和统计影像数据，因此预处理和提取蓝藻过程均在GEE平台上完成。
S3：根据蓝藻常年的分布特征，对所述包含研究区域的影像进行分区处理；
作为一种实施例，本发明根据巢湖蓝藻多年的空间分布聚类特征，参考图2所示，将巢湖划分为西北(1区)、西南(2区)、中部(3区)、东部(4区)共4个区域，以每个区域的FAI均值作为变量值，由此构建四维Vine Copula用来分析蓝藻的时空分布关联性及风险。
S4：利用FAI指数计算各分区平均蓝藻量数据，得到计算结果；
FAI指数的计算方法为：
FAI＝Rrc，NIR-R'rc，NIR
其中，R'rc，NIR表示插值红光反射率且
Figure BDA0003956495380000051
Rrc，NIR、Rrc，RED和Rrc，SWIR分别是经过瑞利反射率校正(Rayleigh-corrected reflectanceRrc)的红光反射率、近红光反射率和短波红外反射率，λRED为红外中心波长，λNIR为近红外中心波长，λSWIR为短波红外中心波长。
S5：利用核密度估计拟合所述计算结果，得到各区对应的边缘分布；
核密度估计是非参数估计中的一种，和参数估计不同，非参数估计并不加入任何先验知识，而是根据数据本身的特点、性质来拟合分布，这样能比参数估计方法得出更精准的边缘分布。所述核密度的计算公式为：
Figure BDA0003956495380000052
其中，n为样本数量，K(·)为核函数，h为窗宽，x为待估计样本数据，k为由1～n的变量，xk为第k个样本点。
S6：根据所述边缘分布建立最优Vine Copula模型；
可选择地，所述步骤S6包括：
S61：将所有所述边缘分布两两组合，得到多个组合结果；
S62：利用AIC信息准则对多个所述组合结果进行筛选，得到最优Copula函数；(第一层树的变量是遥感影像各分区的FAI均值)
AIC是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，所述AIC信息准则的计算方式为：
AIC＝2k1-2ln(L)
其中k是参数数量，L是似然函数，AIC值越小表明拟合效果越好。
所述Copula联合分布函数为：
F(x1，x2，…xn)＝C(F1(x1)，F2(x2)，…，Fn(xn))＝C(u1，u2，…，un)
其中，F(x1，x2，…xn)为x1，x2，…xn的联合分布函数，C(F1(x1)，F2(x2)，…，Fn(xn))为Copula函数，u为变量x的边缘分布函数。
与之对应的联合密度函数为：
f(x1，x2，…xn)＝c(u1，u2，…un)·f1(x1)·f2(x2)·····fn(xn)
其中，c(u1，u2，…un)为u1，u2，…un的变量密度函数，f(·)为边缘密度函数。
S63：计算所述最优Copula函数的参数，以构建第一层树；
S64：根据所述最优Copula函数及其参数模拟生成新的变量，重复步骤S61到S63，得到第二层树；
S65：重复步骤S61到S64，得到满足预设条件树的构建，并将所述预设条件树作为所述最优Vine Copula模型。
S7：计算所述最优Vine Copula模型的联合分布函数F(x1，x2，…xn)，由上文公式概念可知，一种蓝藻FAI组合的分布函数越大，则全体样本中小于等于这一组合的概率就越大，即这一事件的风险也就越高。以4个分区的FAI值为变量建立的Vine Copula模型既反映了蓝藻量的信息、又反映了分区间蓝藻分布的覆盖度，因此能够很好的描述分区间的相关性，能够表现出蓝藻的分布严重性等级，因此联合分布函数是本文风险诊断的主要指标。
S8：对比所述风险评价指标和传统方式获得的风险评价指标，得到蓝藻风险诊断结果。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于Vine Copula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法，其特征在于，所述基于VineCopula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法包括：
S1：获取包含湖泊蓝藻的卫星影像；
S2：对所述卫星影像进行预处理，得到包含研究区域的影像；
S3：根据蓝藻常年的分布特征，对所述包含研究区域的影像进行分区处理；
S4：利用FAI指数计算各分区平均蓝藻量数据，得到计算结果；
S5：利用核密度估计拟合所述计算结果，得到各区对应的边缘分布；
S6：根据所述边缘分布建立最优Vine Copula模型；
S7：计算所述最优Vine Copula模型的联合分布函数，并将所述联合分布函数作为风险评价指标；
S8：对比所述风险评价指标和传统方式获得的风险评价指标，得到蓝藻风险诊断结果。
2.根据权利要求1所述的基于Vine Copula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中，对所述卫星影像进行预处理包括：
对所述卫星影像进行大气校正、辐射定标、几何定标、重采样、陆地掩膜、云遮蔽和离水校正。
3.根据权利要求1所述的基于Vine Copula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述FAI指数的计算方法为：
FAI＝Rrc，NIR-R'rc，NIR
其中，R'rc，NIR表示插值红光反射率且
Figure FDA0003956495370000011
Rrc，NIR、Rrc，RED和Rrc，SWIR分别是经过瑞利反射率校正的红光反射率、近红光反射率和短波红外反射率，λRED为红外中心波长，λNIR为近红外中心波长，λSWIR为短波红外中心波长。
4.根据权利要求1至3任一项所述的基于Vine Copula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法，其特征在于，所述步骤S5中，所述核密度的计算公式为：
Figure FDA0003956495370000021
其中，n为样本数量，K(·)为核函数，h为窗宽，x为待估计样本数据，k为由1～n的变量，xk为第k个样本点。
5.根据权利要求1所述的基于Vine Copula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法，其特征在于，所述步骤S6包括：
S61：将所有所述边缘分布两两组合，得到多个组合结果；
S62：利用AIC信息准则对多个所述组合结果进行筛选，得到最优Copula函数；
S63：计算所述最优Copula函数的参数，以构建第一层树；
S64：根据所述最优Copula函数及其参数模拟生成新的变量，重复步骤S61到S63，得到第二层树；
S65：重复步骤S61到S64，得到满足预设条件树的构建，并将所述预设条件树作为所述最优Vine Copula模型。
6.根据权利要求5所述的基于Vine Copula函数的湖泊蓝藻风险诊断方法，其特征在于，所述步骤S62中，所述AIC信息准则的计算方式为：
AIC＝2k1-2ln(L)
其中k为参数数量，L为似然函数，AIC值越小表明拟合效果越好。
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