[發明專利]基于GSSIM的土壤濕度空間分布特征定量分析方法

有效

• 申請號: 201611041855.4
• 申請日: 2016-11-24
• 公開（公告）號: CN107038700B
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發明（設計）人: 劉英
• 申請（專利權）人: 西安科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了基于GSSIM的土壤濕度空間分布特征定量分析方法，包括以下步驟：獲取研究區NDVI和T_s數據；構建雙拋物線型NDVI?T_s特征空間散點圖，獲取雙拋物線型NDVI?T_s特征空間干濕邊方程，即T_smax和T_smin；將T_smax和T_smin數據代入TVDI的計算公式，獲得研究區TVDI影像圖；利用梯度結構相似度GSSIM的計算公式，獲取研究區兩期TVDI數據的GSSIM影像圖；根據GSSIM數值大小，定量分析研究區土壤濕度的空間分布特征和變化規律。本發明完善了以往研究中在對空間尺度土壤濕度進行評價時，僅考慮其表征指標在空間尺度上的數值大小的情況。

技術領域

本發明屬于土壤檢測技術領域，涉及一種基于GSSIM的土壤濕度空間分布特征定量分析方法。

背景技術

土壤濕度是土壤的重要組成部分，為植物生長提供了必要的水分來源，是連接陸面水資源的重要因子。傳統土壤濕度測量方法均為現場鉆土采樣計算采樣點的土壤濕度，耗時費力且無法進行大范圍動態監測，隨著遙感技術的發展，使得快速、動態、長期監測土壤濕度成為了可能。目前土壤濕度遙感監測的方法主要有Price等的熱慣量法、劉麗等的植被供水指數法、Sandholt等的溫度植被干旱指數法(Temperature Vegetation DrynessIndex，TVDI)等，其中TVDI被廣泛應用。三角形NDVI-T_s特征空間在計算TVDI時一般將NDVI＜0.15的區域劃分為裸地并在構建NDVI-T_s散點圖時將其舍棄，但西北荒漠化礦區植被分布不均，部分地區植被稀少，因此舍棄NDVI＜0.15的區域會降低土壤濕度監測精度。而劉英等提出的雙拋物線型NDVI-T_s特征空間(Bi-parabolic NDVI-T_sSpace)包含NDVI＜0.15部分，提高了土壤濕度監測精度。

目前，對空間尺度土壤濕度進行評價時，大多僅考慮其表征指標在空間尺度上的數值大小，定量研究土壤濕度在空間上的變化規律及其變化趨勢的相對較少。白雪嬌等利用結構相似度指數(Structural similarity，SSIM)對關中平原旱情的空間分布特征和規律實現了定量、準確描述。楊春玲等提出了一種基于梯度的結構相似度(Gradient-basedstructural similarity，GSSIM)圖像質量評價方法，并指出該模型比SSIM更能較好地評價圖像的質量，但利用GSSIM定量分析土壤濕度空間分布特征和規律的相關研究較少。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中的不足，提供一種基于GSSIM的土壤濕度空間分布特征定量分析方法，遙感影像的結構信息能夠反映對應場景中的空間結構，而同一地區的遙感影像具有相同或相似的空間結構，GSSIM圖像質量評價方法是對空間域圖像的結構信息和結構特征的相似度的度量，因此，本發明將圖像質量評價方法GSSIM應用到土壤濕度空間結構信息的特征和變化規律評價中，提出一種基于GSSIM的土壤濕度空間分布特征定量分析方法。

其具體技術方案為：

基于GSSIM的土壤濕度空間分布特征定量分析方法，包括以下步驟：

1)根據遙感影像數據，獲取研究區歸一化植被指數NDVI與地表溫度T_s數據，利用溫度植被干旱指數TVDI計算公式獲取每個像元的TVDI值；TVDI表達式為：

其中，T_s表示地表溫度；T_{s min}表示相同NDVI值對應的最小地表溫度，是NDVI-T_s特征空間中的濕邊；T_{s max}為研究區相同NDVI值對應的最大地表溫度，代表特征空間中的干邊；