一种荒漠草原绿色生物量遥感监测升尺度方法与流程

本发明涉及一种遥感估算荒漠草原绿色生物量的方法，尤其是一种利用卫星遥感数据快速、高效、低廉、准确监测荒漠草原绿色生物量的升尺度方法。

背景技术：

公开号为CN103439297A公开了“一种荒漠草原绿色植物鲜重遥感估算方法”，该方法是选择大样地，测定大样地绿色植物鲜重，MOD09A1数据下载与预处理，计算大样地对应像元波段1与波段5组合的归一化指数，确定绿色植物鲜重估算模型，利用估算模型计算研究区域荒漠草原待监测点的绿色植物鲜重，即得到研究区域荒漠草原待监测点的绿色植物鲜重。本方法大大提高了荒漠草原绿色植物鲜重的估算精度，实现了基于卫星遥感技术的荒漠草原绿色植物鲜重的准确监测。但对于大区域范围荒漠草原（例如中国北方温带荒漠草原）绿色生物量估算而言，由于遥感数据空间分辨率的限制，上述专利所提出的方法计算量相当大、耗时较长、成本较高。进行升尺度转换是克服这些弊端的重要途径。所谓升尺度转换，是指将在小尺度（高分辨率遥感数据）地表均一情况下建立的算法或模型运用到大尺度（粗分辨率遥感数据），然后利用粗分辨率遥感数据进行大区域范围荒漠草原绿色生物量估算。进行升尺度转换后，计算量减小、耗时缩短、成本降低。

然而，如何保证升尺度转换后的计算精度不仅不降低，而且有所提高，是目前面临的最大挑战。引起这种挑战的根本原因在于荒漠草原植被稀疏，土壤裸露，群落结构简单，地物混合光谱成像过程复杂，也就是说荒漠草原具有较大的空间异质性。已有研究中克服这种空间异质性的方法主要有两种：一种是纹理参数化方法，即定义不同的参数来描述不同尺度地表特征的空间异质性；另一种是图像内容结构方法，即考虑把粗分辨率图像每个像元中不同的覆盖类型作为子像元信息。

但对于荒漠草原而言，上述两种方法无法克服其空间异质性。基于上述的纹理参数化方法进行升尺度转换，无法准确描述荒漠草原不同空间尺度地表植被特征的空间关系、分布格局、破碎程度等；基于上述的图像内容结构方法进行升尺度转换，无法获取荒漠草原高精度土地利用图与植被纯像元。

技术实现要素：

基于上述现有技术，本发明提供一种荒漠草原绿色生物量遥感监测升尺度方法，以克服现有遥感方法估算大区域尺度荒漠草原绿色生物量计算量大、耗时长、成本高的不足。

本发明的目的通过以下技术方案来实现的。

一种荒漠草原绿色生物量遥感监测升尺度方法，所述方法是按下列步骤进行的：

1）研究区域小尺度绿色生物量测定；

在研究区域内选取若干个250米×250米的小尺度样地，每个样地内选取若干个1米×1米的样方，采用收获法测定每个样方的绿色生物量，再采用均值法确定每个小尺度样地的绿色生物量；

2) 研究区域小尺度NDVI指数获取

获取与上述步骤1）绿色生物量测定时间同步的研究区域遥感数据陆地产品MOD13Q1，进行数据格式与地图投影转换，提取研究区域小尺度NDVI指数；

3) 确定研究区域小尺度绿色生物量遥感估算模型

根据上述步骤2）获取的小尺度NDVI指数，提取与上述步骤1）选取的小尺度样地对应的NDVI指数，采用线性回归对小尺度样地绿色生物量与NDVI指数进行拟合分析，确定研究区域小尺度绿色生物量遥感估算模型；

4) 研究区域大尺度NDVI指数获取

获取与上述步骤1）绿色生物量测定时间同步的研究区域遥感数据陆地产品MOD13A2，进行数据格式与地图投影转换，提取研究区域大尺度NDVI指数；

5) 确定研究区域小尺度NDVI与大尺度NDVI之间的线性关系模型

对上述步骤2）获取的小尺度NDVI指数进行算术平均重采样，生成与上述步骤4）获取的NDVI指数尺度匹配的小尺度重采样NDVI指数，选取若干个像元，构建研究区域小尺度重采样NDVI与大尺度NDVI之间的线性回归模型；

6) 确定研究区域大尺度绿色生物量遥感估算模型

将上述步骤5）确定的小尺度重采样NDVI与大尺度NDVI之间的线性回归模型，代入上述步骤3）确定的小尺度绿色生物量遥感估算模型，即得到升尺度后的研究区域大尺度绿色生物量遥感估算模型；

7) 研究区域绿色生物量遥感估算

依据上述步骤4）获取的研究区域大尺度NDVI指数，并通过上述步骤6）确定的升尺度后的研究区域大尺度绿色生物量遥感估算模型，逐像元计算研究区域绿色生物量。

实施本发明上述所提供的一种荒漠草原绿色生物量遥感监测升尺度方法，与现有技术相比，本发明挖掘了荒漠草原小尺度NDVI指数与大尺度NDVI指数之间的内在关系，构建了遥感估算大区域范围荒漠草原绿色生物量的升尺度方法，克服了传统方法估算大区域范围荒漠草原绿色生物量的局限性。与传统的荒漠草原绿色生物量遥感估算方法相比，本方法提高了监测大区域范围荒漠草原绿色生物量的精度、减小了计算工作量、缩短了计算时间、降低了成本，实现了基于遥感技术的大区域范围荒漠草原绿色生物量的快速、高效、低廉、准确监测。

附图说明

图1是本发明实施例所述方法中确定的研究区域小尺度绿色生物量遥感估算模型。

图2是本发明实施例所述方法中确定的研究区域小尺度NDVI与大尺度NDVI之间的线性关系模型。

图3是本发明实施例所述方法的对比例图。

图4是本发明实施例所述方法的对比例图。

具体实施方式

下面通过一种内蒙古荒漠草原绿色生物量遥感监测升尺度方法的应用案例，对本发明的具体实施方法作进一步说明。

实施一种荒漠草原绿色生物量遥感监测升尺度方法，该方法是按下列步骤进行的：

步骤一、 研究区域小尺度绿色生物量测定

在研究区域内选取39个250米×250米的小尺度样地，，每个样地内选取20个1米×1米的样方，采用收获法测定每个样方的绿色生物量，计算每个小尺度样地内20个样方绿色生物量的平均值，作为该小尺度样地的绿色生物量；

步骤二、 研究区域小尺度NDVI指数获取

获取与上述步骤1）绿色生物量测定时间同步的研究区域遥感数据陆地产品MOD13Q1，使用MRT软件将MOD13Q1数据进行格式与地图投影转换，HDF格式转换为TIFF格式，正弦曲线地图投影转换为WGS84/Albers地图投影，提取研究区域小尺度NDVI指数（250米×250米）；

步骤三、确定研究区域小尺度绿色生物量遥感估算模型

依据上述步骤二获取的小尺度NDVI指数，提取与上述步骤一选取的小尺度样地对应的NDVI指数，采用线性回归对小尺度样地绿色生物量与小尺度NDVI指数进行拟合分析，确定研究区域小尺度（250米×250米）绿色生物量遥感估算模型，如附图1；

步骤四、研究区域大尺度NDVI指数获取

获取与上述步骤一绿色生物量测定时间同步的研究区域遥感数据陆地产品MOD13A2，使用MRT软件将MOD13Q1数据进行格式与地图投影转换，HDF格式转换为TIFF格式，正弦曲线地图投影转换为WGS84/Albers地图投影，提取研究区域大尺度NDVI指数（1000米×1000米）；

步骤五 确定研究区域小尺度NDVI与大尺度NDVI之间的线性关系模型

对上述步骤二获取的小尺度NDVI指数进行算术平均重采样，生成与上述步骤四获取的NDVI指数尺度匹配的小尺度重采样NDVI指数，选取500个大尺度像元，构建研究区域小尺度重采样NDVI与大尺度NDVI之间的线性回归模型，如附图2；

步骤六 确定研究区域大尺度绿色生物量遥感估算模型

将上述步骤五确定的小尺度重采样NDVI与大尺度NDVI之间的线性回归模型，代入上述步骤三确定的小尺度绿色生物量遥感估算模型，即得到升尺度后的研究区域大尺度（1000米×1000米）绿色生物量遥感估算模型，模型如下：

y = 730.7x - 90.4

式中，y为绿色生物量，x为大尺度NDVI指数；

步骤七 研究区域绿色生物量遥感估算

依据上述步骤四获取的研究区域大尺度NDVI指数，并通过上述步骤六确定的升尺度后的研究区域大尺度绿色生物量遥感估算模型，逐像元计算研究区域绿色生物量。

对比实施例

与未升尺度的研究区域大尺度绿色生物量遥感估算模型相比，见附图3，升尺度后的研究区域大尺度绿色生物量遥感估算模型的决定系数，见附图4，提高了0.22，与研究区域小尺度绿色生物量遥感估算模型相比，见附图1，升尺度后的研究区域大尺度绿色生物量遥感估算模型计算量减小、耗时缩短、成本降低，见附图4，具有重要的实用推广意义。