[發(fā)明專利]一種荒漠草原非生長季枯草重量遙感估算方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710287530.2
• 申請日: 2017-04-27
• 公開（公告）號: CN107145728A
• 公開（公告）日: 2017-09-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 任鴻瑞;薛娟娟;蘇巧梅
• 申請（專利權(quán)）人: 太原理工大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00;G01G17/00;G01N21/3563
• 代理公司: 太原倍智知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)14111
• 代理人: 戎文華

1.一種荒漠草原非生長季枯草重量遙感估算方法，所述枯草重量遙感估算方法是按照下列步驟進行的：

1）研究區(qū)域土地利用數(shù)據(jù)獲取

獲取研究區(qū)域的土地利用現(xiàn)狀遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)，提取生成研究區(qū)域的荒漠草原空間分布圖；

2）枯草樣地選取

依據(jù)上述步驟1）描述方法得到的研究區(qū)域的荒漠草原空間分布圖，在非生長季選取分布均勻的N個1 km × 1 km的枯草樣地，采用手持式全球定位系統(tǒng)記錄枯草樣地的經(jīng)緯度坐標；

3）樣地枯草重量測定

在每個樣地內(nèi)隨機選取M個1 m × 1 m的樣方獲取其枯草重量，并求取M個樣方枯草重量的平均值作為該樣地的枯草重量；

4）樣地植被指數(shù)計算

下載與枯草重量測定日期同步的覆蓋樣地的MOD09GA反射率影像，進行數(shù)據(jù)格式與地圖投影轉(zhuǎn)換；提取位于樣地內(nèi)的MOD09GA像元的短波紅外第6波段與短波紅外第7波段反射率，計算如下光譜指數(shù)：

S-NDTI-0.1 = (1+0.1)×(B₆-B₇)/(B₆+B₇+0.1)

S-NDTI-0.2 = (1+0.2)×(B₆-B₇)/(B₆+B₇+0.2)

S-NDTI-0.3 = (1+0.3)×(B₆-B₇)/(B₆+B₇+0.3)

S-NDTI-0.4 = (1+0.4)×(B₆-B₇)/(B₆+B₇+0.4)

S-NDTI-0.5 = (1+0.5)×(B₆-B₇)/(B₆+B₇+0.5)

S-NDTI-0.6 = (1+0.6)×(B₆-B₇)/(B₆+B₇+0.6)

S-NDTI-0.7 = (1+0.7)×(B₆-B₇)/(B₆+B₇+0.7)

S-NDTI-0.8 = (1+0.8)×(B₆-B₇)/(B₆+B₇+0.8)

S-NDTI-0.9 = (1+0.9)×(B₆-B₇)/(B₆+B₇+0.9)

S-NDTI-1.0 = (1+1.0)×(B₆-B₇)/(B₆+B₇+1.0)

式中，B₆為MOD09GA的短波紅外波段第6波段反射率，B₇為MOD09GA的短波紅外波段第7波段反射率；

5）確定估算枯草重量的最佳光譜指數(shù)與遙感模型

采用一元線性分析對樣地枯草重量與其對應(yīng)的上述步驟4）中計算的10種光譜指數(shù)進行回歸擬合，通過比較回歸模型的決定系數(shù)R²與留一交叉驗證均方根誤差RMSECV，確定估算枯草重量的最佳植被指數(shù)及其對應(yīng)的遙感模型；

6）計算研究區(qū)域待估算日期的步驟5）中確定的最佳光譜指數(shù)

獲取研究區(qū)域待估算日期的MOD09GA反射率遙感影像，進行數(shù)據(jù)格式與地圖投影轉(zhuǎn)換，依據(jù)上述步驟1）獲得的研究區(qū)域荒漠草原空間分布圖，逐像元計算荒漠草原分布區(qū)待估算日期的步驟5）中確定的短波紅外第6波段與第7波段反射率組合的最佳光譜指數(shù)；

7）研究區(qū)域待估算日期枯草重量遙感估算

依據(jù)上述步驟6）計算的研究區(qū)域荒漠草原分布區(qū)待估算日期的最佳光譜指數(shù)，并通過上述步驟5）確定的最佳光譜指數(shù)對應(yīng)枯草重量遙感估算模型，逐像元計算研究區(qū)域荒漠草原分布區(qū)待估算日期的枯草重量；

8）研究區(qū)域非生長季枯草重量遙感動態(tài)估算研究

利用上述步驟1）-7）的荒漠草原非生長季枯草重量遙感估算方法，對研究區(qū)域非生長季枯草重量進行一天、一周或一月的變化過程監(jiān)測，研究荒漠草原非生長季枯草重量的動態(tài)變化規(guī)律，對荒漠草原生態(tài)系統(tǒng)研究以及可持續(xù)利用發(fā)展提供科學支撐。