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[發明專利]一種基于遙感與GIS相結合的草地生產力估算方法在審

專利信息
申請號: 201410735271.1 申請日: 2014-12-04
公開(公告)號: CN104462809A 公開(公告)日: 2015-03-25
發明(設計)人: 羅玲;王宗明;毛德華 申請(專利權)人: 中國科學院東北地理與農業生態研究所
主分類號: G06F19/00 分類號: G06F19/00
代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109 代理人: 楊立超
地址: 150081 黑龍*** 國省代碼: 黑龍江;23
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 遙感 gis 相結合 草地 生產力 估算 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及基于遙感與GIS相結合的草地生產力估算方法。

背景技術

近年來,由于人類社會發展導致的生態環境不穩定性明顯增加,從而引發了一系列的生態環境問題,如為追求經濟效益而過度開墾和放牧導致的草地質量嚴重退化、載畜能力急劇下降、水土流失日益嚴峻、生物多樣性受損等問題。因此,對草地現狀進行快速評估以及未來發展趨勢準確預測,對指導區域草地科學合理的利用意義深遠。

遙感、GIS技術的迅速發展,為研究地球表面各種生態環境問題提供了良好的手段。尤其是對大面積空間范圍內的快速判讀,與傳統的微觀定點研究相比,具有節省人力、物力、財力和高效準確的突出優勢。因此,利用宏觀并且實時的遙感數據,結合GIS的空間分析技術手段,探索區域草地質量評估及預測手段,對于區域生態環境的改善具有重要意義。

發明內容

本發明是要解決傳統方法估算草地生產力耗時、費力、且很難實現大范圍、長時間連續獲取的不足,而提供了一種基于遙感與GIS相結合的草地生產力估算方法。

基于遙感與GIS相結合的草地生產力估算方法按以下步驟實現:

步驟一、草地原始數據預處理:

將草地原始數據統一到同一坐標系和投影下;其中,所述投影為Albers投影,所述同一坐標系采用東經105°,所述草地原始數據包括草地生產力數據、植被指數數據、草地空間分布數據和土地利用數據;

步驟二、選取歸一化植被指數NDVI、比值植被指數RVI、修改型土壤調整植被指數MSAVI和增強型植被指數EVI,構建基于多植被指數的多類型草地生產力估算模型;

步驟三、利用野外實測的同期草地生產力數據對基于多植被指數的多類型草地生產力估算模型進行精度驗證,選取最優草地生產力估算模型;

步驟四:在ArcGIS軟件下,利用最優草地生產力估算模型及植被指數,進行柵格運算,得到草地生產力空間分布圖,根據草地總面積,估算得到草地生產力總量;

步驟五:對野外實測的草地生產力數據與前期植被指數進行相關分析及回歸分析,對比確定最優植被指數及最優擬合方程,建立以植被指數為自變量,以未來一定時期草地生產力為因變量的草地生產力預報模型,實現草地生產力的預測。

發明效果:

本發明利用統計回歸方法,結合遙感數據和草地生產力實測數據,對松嫩草地生產力與不同植被指數之間的關系進行討論分析,進而確定用于草地生產力估算的最優植被指數及最優模型,并應用此模型對草地生產力進行空間反演。通過預留的草地生產力實測數據對估算結果進行定量評價,同時與他人的估算結果對比分析,發現,本發明提出的利用植被指數實現草地生產力估算的方法是切實可行的。同時,通過實驗證明生產力與前期NDVI關系最密切,對比各類模型精度,選取基于NDVI的冪指數模型作為16天最優預報模型,并對其進行驗證,得到該模型的預報精度為74%,也證明了利用前期的植被指數預測未來的草地生產力是具備科學依據的。以上利用遙感數據進行草地生產力估算及預測的方法,完全可以應用到草地管理與科學規劃等實際應用當中。

附圖說明

圖1為一個實施例中松嫩草地生產力采樣樣點分布圖;

圖2為一個實施例中松嫩草地生產力模擬精度驗證;

圖3為一個實施例中松嫩草地生產力估算結果空間分布圖。

具體實施方式

具體實施方式一:本實施方式的基于遙感與GIS相結合的草地生產力估算方法按以下步驟實現:

步驟一、草地原始數據預處理:

將草地原始數據統一到同一坐標系和投影下;其中,所述投影為Albers投影,所述同一坐標系采用東經105°,所述草地原始數據包括草地生產力數據、植被指數數據、草地空間分布數據和土地利用數據;

步驟二、選取歸一化植被指數NDVI、比值植被指數RVI、修改型土壤調整植被指數MSAVI和增強型植被指數EVI,構建基于多植被指數的多類型草地生產力估算模型;

步驟三、利用野外實測的同期草地生產力數據對基于多植被指數的多類型草地生產力估算模型進行精度驗證,選取最優草地生產力估算模型;

步驟四:在ArcGIS軟件下,利用最優草地生產力估算模型及植被指數,進行柵格運算,得到草地生產力空間分布圖,根據草地總面積,估算得到草地生產力總量;

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