一種地表溫度-植被指數特征空間干濕限選擇的方法及裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術提供一種地表溫度-植被指數特征空間干濕限選擇的方法及裝置，其中方法步驟包括：1、確定研究區大小，對衛星遙感影像數據進行投影轉換、重采樣和剪切等預處理；2、剔除受云和地形差異影響的像元數據；3、利用余下的像元數據，構建地表溫度-植被指數二維散點圖特征空間；4、對由步驟3得到的不同植被指數條件所對應的最高地表溫度進行采樣；5、通過閾值設定和迭代算法，線性擬合最高地表溫度和植被指數得到特征空間的干限；6、假定濕限溫度為一常數并且等于干限在全植被覆蓋處的溫度得到濕限溫度。采用上述方案，克服了目前地表溫度-植被指數特征空間干濕限選擇具有較強主觀隨意性、較大不確定性等問題。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于蒸散發或土壤水分遙感反演的
，特別是涉及一種有效選擇地表溫度-植被指數特征空間干濕限的方法及裝置。
技術介紹
地表蒸散發和土壤水分是水循環的關鍵要素，決定了土壤-植被-大氣系統中的水、熱傳輸，其定量估算是評價陸地生態系統生產力、區域耗水、作物產量以及土地利用／土地規劃的基礎，更是全球或區域氣候變化研究的重要內容。基于遙感可反演參數發展發展全遙感的蒸散發和土壤水分估算方法已成為定量遙感領域一個重要的研究方向。在土壤水分和植被覆蓋度全范圍變化條件下，由遙感地表溫度(或溫差，或歸一化地表溫度)-植被指數／反照率(NDVI、土壤調節植被指數(SAVI)、歸一化的NDVI、植被覆蓋度(Fr)和地表反照率)構建的特征空間，已經被廣泛應用于土壤水分含量與區域蒸散發估算等方面的研究。地表溫度-植被指數／反照率特征空間由兩個具有物理意義的邊界控制：逐漸下降的干限和近似水平的濕限。這兩條邊界分別代表不同植被指數情況下土壤水分和蒸發比的極限狀況(干限代表表層土壤沒有可利用的水分用于蒸散發；濕限代表地表具有充足的水分)。在基于地表溫度-植被指數／反照率特征空間進行地表蒸散發和表層土壤水分遙感反演時，已有研究主要利用如下兩種方式開展特征空間干濕限的選擇：通過模型操作者的經驗人為選擇干濕限由于模型操作者經驗的差異，針對同一個地表溫度-植被指數／反照率特征空間，不同的操作者會得到不同的干濕限，給地表蒸散發／土壤水分的遙感反演帶來很大的不確定性。一般來說，這種干濕限選擇方法需要用戶具有豐富的模型操作和干濕限選擇經驗。此外，該方法由于需要用戶逐一檢查地表溫度-植被指數／反照率二維散點圖，具有耗時長、實用性不強、不易業務化運行的缺點。通過一般的線性回歸方法擬合干濕限的溫度與植被指數／反照率的關系利用一般的線性回歸方法進行干濕邊的選擇需要在不同的植被指數／反照率條件下采樣足夠多的最高和最低地表溫度，以使采樣數據具有代表性和統計性。為使利用線性回歸方法擬合的干濕限可靠，需要用于構建特征空間的像元數據在不同的植被指數條件下均能達到表層相對土壤含水量為0和1的條件。如果某些采樣的最高和最低地表溫度對應像元的相對含水量偏離0和1較遠時，這些所謂的“假”干點和“假”濕點會顯著影響這種一般的線性回歸方法結果，使得最終選擇的干濕限嚴重偏離真實情況。簡言之，這種一般的線性擬合方法在特征空間干濕限選擇時具有易受“假”干點和“假”濕點影響的缺點。此外，在干旱和半干旱地區，對于某一給定的植被指數，衛星遙感傳感器更容易探測到具有較低土壤含水量、較高地表溫度的像元。對于這些地區，從衛星遙感傳感器觀測到的干限像元可以代表表層土壤含水量為0的真實干限，而由于土壤含水量的虧缺，觀測濕限的地表溫度可能會比真實濕限(對應于水分充分條件)的地表溫度要高。雖然水體或全植被覆蓋的表面溫度可以假定為濕限溫度，但在很多地區(如干旱和半干旱地區)，這兩類地表類型很難從遙感傳感器識別到，甚至可能是不存在的因而需要一個實用的可以自動選擇干限和濕限的算法進行特征空間內的干濕限的確定，以便實現區域蒸散發和表層相對土壤含水量的遙感反演。
技術實現思路
本專利技術所要解決的技術問題是針對現有技術的不足，提供一種植被指數特征空間干濕限選擇的方法及裝置。本專利技術的技術方案如下：一種地表溫度-植被指數特征空間干濕限選擇的方法，其中，包括以下步驟：步驟1：確定研究區大小和像元的空間分辨率大小，初步構建地表溫度-植被指數特征空間的輸入數據集；步驟2：通過質量控制，剔除受云污染的像元數據，并通過數字高程模型與高程閾值的設定，進一步剔除與感興趣區像元高程差異較大的像元數據，并將余下的像元數據進一步處理；步驟3：余下的像元數據，以植被指數為橫坐標、地表溫度為縱坐標，構建植被指數二維散點圖特征空間；步驟4：進行植被指數二維散點圖特征空間的干濕限選擇。所述的干濕限選擇的方法，其中，所述步驟1中，所述確定研究區大小為滿足表層相對土壤含水量和植被覆蓋度均具有全范圍變化的條件；所述像元空間分辨率與地表溫度的空間分辨率相同。所述的干濕限選擇的方法，其中，所述步驟3中，所述構建植被指數二維散點圖特征空間由分別代表表層相對土壤含水量為0和1的干限和濕限控制。所述的干濕限選擇的方法，其中，所述步驟4的具體步驟為：對地表溫度-植被指數二維散點圖特征空間的“假”干點數據進行剔除。所述的干濕限選擇的方法，其特征在于，所述進行剔除的具體步驟為：步驟4011：將地表溫度-植被指數二維散點圖特征空間內的植被指數VI平均劃分為M個區間，M個區間對應M個植被指數，然后對每一個植被指數區間再劃分為N個子區間；步驟4012：從第一個區間開始到最后一個區間結束，通過迭代算法，獲得所有M個區間內的最大地表溫度；步驟4013：線性擬合經過步驟4012所保存的M個植被指數與相應的M個區間內的最大地表溫度；步驟4014：利用由步驟4013所得線性方程估算在各個植被指數區間內的最大地表溫度Tp，并計算最大地表溫度實際值與估算值之間的均方根誤差RMSD；步驟4015：如果某一或多個植被指數區間內的最大地表溫度小于相應的最大地表溫度Tp與2倍的RMSD之差，則舍棄該一個或多個植被指數區間，進入步驟4016；否則，迭代結束，進入步驟4019；步驟4016：重新線性擬合經過步驟4015所剩余的植被指數與相應的最大地表溫度；步驟4017：重新利用由步驟4016所得線性方程估算在各個植被指數區間內的最大地表溫度Tp，并計算最大地表溫度實際值與估算值之間的均方根誤差RMSD；步驟4018：回到步驟4015；步驟4019：通過上述迭代步驟，得到以下的干限線性回歸方程，公式一：Tmax＝a+bVI其中，VI為植被指數，Tmax為不同植被指數條件下的干限溫度，a為截距，b為斜率；步驟4020：根據由步驟4019得到的線性回歸方程，在不同的植被指數條件下，分別得到相應的地表溫度，即為干限溫度；步驟4021：假定濕限溫度為一常數并且等于干限在全植被覆蓋處的溫度，即濕限溫度為a+bVImax，其中VImax為全植被覆蓋時的植被指數。所述的干濕限選擇的方法，其中，所述步驟4011中，所述區間M≤20；所述子區間N≥5所述的干濕限選擇的方法，其中，所述步驟401本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種地表溫度?植被指數特征空間干濕限選擇的方法，其特征在于，包括以下步驟：?步驟1：確定研究區大小和像元的空間分辨率大小，初步構建地表溫度?植被指數特征空間的輸入數據集；?步驟2：通過質量控制，剔除受云污染的像元數據，并通過數字高程模型與高程閾值的設定，進一步剔除與感興趣區像元高程差異較大的像元數據，并將余下的像元數據進一步處理；?步驟3：余下的像元數據，以植被指數為橫坐標、地表溫度為縱坐標，構建植被指數二維散點圖特征空間；?步驟4：進行植被指數二維散點圖特征空間的干濕限選擇。

【技術特征摘要】
1.一種地表溫度-植被指數特征空間干濕限選擇的方法，其特征在于，包括以下步驟：?
步驟1：確定研究區大小和像元的空間分辨率大小，初步構建地表溫度-植被指數特征空間的輸入數據集；?
步驟2：通過質量控制，剔除受云污染的像元數據，并通過數字高程模型與高程閾值的設定，進一步剔除與感興趣區像元高程差異較大的像元數據，并將余下的像元數據進一步處理；?
步驟3：余下的像元數據，以植被指數為橫坐標、地表溫度為縱坐標，構建植被指數二維散點圖特征空間；?
步驟4：進行植被指數二維散點圖特征空間的干濕限選擇。?
2.如權利要求1所述的干濕限選擇的方法，其特征在于，所述步驟1中，所述確定研究區大小為滿足表層相對土壤含水量和植被覆蓋度均具有全范圍變化的條件；所述像元空間分辨率與地表溫度的空間分辨率相同。?
3.如權利要求1所述的干濕限選擇的方法，其特征在于，所述步驟3中，所述構建地表溫度-植被指數二維散點圖特征空間由分別代表表層相對土壤含水量為0和1的干限和濕限控制。?
4.如權利要求1所述的干濕限選擇的方法，其特征在于，所述步驟4的具體步驟為：對地表溫度-植被指數二維散點圖特征空間的“假”干點數據進行剔除。?
5.如權利要求4所述的干濕限選擇的方法，其特征在于，所述進行剔除的具體步驟為：?
步驟4011：將地表溫度-植被指數二維散點圖特征空間內的植被指數VI平均劃分為M個區間，M個區間對應M個植被指數，然后對?每一個植被指數區間再劃分為N個子區間；?
步驟4012：從第一個區間開始到最后一個區間結束，通過迭代算法，獲得所有M個區間內的最大地表溫度；?
步驟4013：線性擬合經過步驟4012所保存的M個植被指數與相應的M個區間內的最大地表溫度；?
步驟4014：利用由步驟4013所得線性方程估算在各個植被指數區間內的最大地表溫度Tp，并計算最大地表溫度實際值與估算值之間的均方根誤差RMSD；?
步驟4015：如果某一或多個植被指數區間內的最大地表溫度小于相應的最大地表溫度Tp與2倍的RMSD之差，則舍棄該一個或多個植被指數區間，進入步驟4016；否則，迭代結束，進入步驟4019；?
步驟4016：重新線性擬合經過步驟4015所剩余的植被指數與相應的最大地表溫度；?
步驟4017：重新利用由步驟4016所得線性方程估算在各個植被指數區間內的最大地表溫度Tp，并計算最大地表溫度實際值與估算值之間的均方根誤差RMSD；?
步驟4018：回到步驟4015；?
步驟4019：通過上述迭代步驟，得到以下的干限線性回歸方程，公式一：?
Tmax＝a+bVI?
其中，VI為植被指數，Tmax為不同植被指數條件下的干限溫度，a為截距，b為斜率；?
步驟4020：根據由步驟4019得到的線性回歸方程，在不同的植被指數條件下，分別得到相應的地表溫度，即為干限溫度；?
步驟4021：假定濕限溫度為一常數并且等于干限在全植被覆蓋處的溫度，即濕限溫度為a+bVImax，其中VImax為全植被覆蓋時的植被指數。?
6.如權利要求5所述的干濕限選擇的方法，其特征在于，所述步驟4011中，所述區間M≤20；所述子區間N≥5。?
7.如權利要求5所述的干濕限選擇的方法，其特征在于，所述步驟4012的具體步驟為：?
a)對于一個給定的植被指數區間m，尋找并保存該區間內所有子區間的最大地表溫度，并分別計為Tm，1，Tm，2，…，Tm，N；所述植被指數區間m小于等于區間個數M；?
b)計算植被指數區間m內所有子區間最大地表溫度的平均值Taver，m和標準偏差σm作為初始狀態估計，如下公式二及公式三：?
c)如果植被指數區間m內的某一個或多個子區間上的最大地表溫度小于Taver，m-σm，則舍棄該一個或多個子區間；?
d)重新計算植被指數區間m內剩余子區間上最大地表溫度的平均值Taver，m和標準偏差σm；?
e)如果植被指數區間m內余下子區間的個數大于給定閾值并且σm也大于給定閾值時，則重復步驟c-步驟e；否則，迭代結束，進入到步驟f；?
f)采用Taver，m作為植被指數區間m內的最大地表溫度。?
8.如權利要求7所述的干濕限選擇的方法，其特征在于，所述步驟a)中所述區間m≤M，其中M為區間個數。?
9.如權利要求5所述的干濕限選擇的方法，其特征在于，所述步驟4013、?

【專利技術屬性】
技術研發人員：唐榮林，李召良，唐伯惠，吳驊，
申請(專利權)人：中國科學院地理科學與資源研究所，
類型：發明
國別省市：北京;11