[發(fā)明專利]基于LAI和多角度數(shù)據的植被覆蓋與管理措施因子的遙感反演方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910239783.1 | 申請日: | 2019-03-27 |
| 公開(公告)號: | CN109886962B | 公開(公告)日: | 2022-08-09 |
| 發(fā)明(設計)人: | 林杰;潘穎;代橋;張金池;許彥崟 | 申請(專利權)人: | 南京林業(yè)大學 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00 |
| 代理公司: | 南京業(yè)騰知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32321 | 代理人: | 董存壁 |
| 地址: | 210037 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 lai 角度 數(shù)據 植被 覆蓋 管理 措施 因子 遙感 反演 方法 | ||
本發(fā)明公開了基于葉面積指數(shù)和多角度數(shù)據的植被覆蓋與管理措施因子遙感反演方法:步驟一、修正土壤流失方程中的次因子法;步驟二、對多角度遙感影像進行預處理,獲取地表反射率;步驟三、主成分分析法篩選最佳波段;步驟四、將野外實測樣方的生化組份參數(shù)輸入輻射傳輸模型,得到樣方模擬反射率;步驟五、建立實測LAI值和實測C值之間的回歸關系模型,確定最佳C因子反演模型;步驟六、選擇能反映林地LAI值變化的植被指數(shù),確定最佳植被指數(shù);步驟七、將植被指數(shù)和波段輸入隨機森林模型,輸出反演得到的多角度LAI影像;步驟八、利用第五步建立的C因子反演回歸方程,得到C因子的反演結果。本發(fā)明充分利用了LAI和多角度遙感影像信息,實用性較強。
技術領域
本發(fā)明涉及一種基于葉面積指數(shù)(LAI)和多角度數(shù)據的植被覆蓋與管理措施因子(C)的遙感反演方法。
背景技術
植被覆蓋與管理措施因子(Cover-Management Factor,C因子)表示植被覆蓋與管理措施對土壤侵蝕的影響,是USLE和RUSLE模型中變化范圍最大的重要因子,對土壤侵蝕最為敏感,對USLE模型的整體有效性有最顯著的作用。C因子的合理估算對區(qū)域土壤侵蝕遙感定量評價和水土保持規(guī)劃有重要的意義。C因子的定義為在相同的土壤、坡度和降雨條件下,有特定植被覆蓋和管理措施地上的土壤流失量與同等條件下實施適時翻耕、連續(xù)休閑地上的土壤流失量之比,它是衡量植被抵抗土壤侵蝕能力的重要指標,其值介于0-1之間,值越大說明對應的土地利用類型的土壤侵蝕越嚴重。對于小流域尺度上C值的確定,一般根據C因子的定義,利用野外定位觀測法來計算C值。通過試驗小區(qū)的年徑流和土壤流失的觀測數(shù)據,通過統(tǒng)計分析獲得C值。在大流域、區(qū)域尺度上主要借助遙感技術來確定C值,主要包括遙感分類、植被指數(shù)、植被覆蓋度和光譜混合模型等。
基于遙感分類的直接賦值法,將相似區(qū)域的文獻經驗C值賦值給相應的土地利用類型?;谥脖恢笖?shù)估算C值,利用遙感影像提取波段值計算實測點的植被指數(shù),與實測C值之間建立回歸方程,然后再通過利用回歸方程與遙感影像數(shù)據反演區(qū)域的C值,其歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)使用最為廣泛?;谥脖桓采w度估算C值,植被覆蓋與土壤侵蝕存在顯著的負相關性。一般而言,植被覆蓋越大,C值越小,土壤侵蝕的風險越小,反之越大。目前應用最廣的是蔡崇法建立的植被覆蓋度與C值之間的關系式,但該方法所用的植被覆蓋度是植被的垂直投影,即植被的水平覆蓋度,忽略了植被垂直結構對土壤侵蝕的影響?;诠庾V混合模型估算C值,通過混合像元分解將遙感影像中的一個像元分成多個組分(裸土、植被、非光和物質(枯落物、巖石等)),將各個組分與C值之間建立方程,從而估算區(qū)域C因子值。野外定位觀測法雖然精度高,但工作量大,只適用于小區(qū)域的C值估算。對于大流域尺度,利用遙感影像數(shù)據、基于土地利用類型和植被覆蓋度等來計算C值,雖然較為方便,但單一的植被水平覆蓋度往往會高估C值,計算得到的土壤流失量偏小,低估了水土流失程度。但實際上由于地表缺少灌木或草本植被等的覆蓋,土壤裸露程度較高,仍然會存在中度及以上的水土流失,由此可見研究土壤侵蝕仍需考慮植被的垂直結構。
葉面積指數(shù)(Leaf Area Index,LAI)的定義是植被葉、莖、花、果等組分的總面積與土地面積的比值。LAI不僅能夠反映植被的水平覆蓋情況和垂直結構,還能反映凋落物的厚薄和地下生物量的多少,這些也是影響土壤侵蝕的主要方面。LAI比植被覆蓋度更適合作為土壤侵蝕定量評價的主要指標。為此,多角度遙感數(shù)據能夠利用光譜信息和多角度立體結構信息,增加模型反演過程中的先驗知識,改善傳統(tǒng)單一角度數(shù)據反演植被結構參數(shù)精度比較低等問題。
發(fā)明內容
本發(fā)明是針對現(xiàn)有技術存在的不足,提供一種高精度的、基于葉面積指數(shù)和多角度數(shù)據,利用物理模型和統(tǒng)計模型的植被覆蓋與管理措施因子遙感反演方法。
為解決上述問題,本發(fā)明所采取的技術方案如下:
一種基于葉面積指數(shù)和多角度數(shù)據的植被覆蓋與管理措施因子遙感反演方法,該方法包括下列步驟:
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