专利名称：基于sebal-hj模型的农作物生物量反演方法
技术领域：
本发明涉及农业遥感技术领域，特别涉及一种基于SEBAL-HJ模型的农作物生物
量反演方法。
背景技术：
农作物生物量是指农作物净生产量的积累量，是表征农作物特征的重要参数之一，也是进行农作物长势监测与估产、农田生态环境评价的重要依据。传统实地测量农作物生物量的方法费时、费力，具有破坏性且只能获取有限采样点的数据，在实际应用中受到限制。遥感是快速获取大范围内地物信息的有效技术手段，基于遥感影像反演农作物生物量是一种快速、经济、有效的方法。目前用于农作物生物量反演的遥感影像有NOVV AVHRR、LandSat TM/ETM+等。N0VVAVHRR遥感影像具有较高的时间分辨率，但空间分辨率低(1km)， 受混合像元影响导致基于该遥感影像的农作物生物量反演精度较低；LandSat TM/ETM+具有较高的空间分辨率(30m)，但时间分辨率低，重访周期为16天，这样导致基于该遥感影像的农作物生物量反演、长势监测等信息获取滞后。国产HJ-I卫星同时具有高时间分辨率(2天的重访周期)和高空间分辨率(30m)，是反演农作物生物量的理想数据源。目前，农作物生物量反演方法主要有两类基于植被指数统计分析的方法和基于过程模型的方法。基于统计分析的方法是利用农作物冠层光谱的敏感波段来构建植被指数，采用微分技术寻找某些关键波段的特征参数来估测农作物的生物量。这种方法是通过简单的线性关系或非线性关系建立生物量与植被指数间的关系，具有输入变量少、计算快等优点，但这些模型由于缺乏严密的生理、生态理论做依据，不能很好的反映实际情况，有以点代面的缺点；此外，这种方法推广性差，在一个区域建立的模型很难再其他地区进行推广和应用。基于模型的方法，比如BI0ME-BGC模型，包含了农作物生长的生理生态学机理，具有一定的理论基础和较高的精度，是反演农作物生理量的一种较为合理的方法，但这种过程模型都比较复杂，使用时需要输入较多的参数，因此在实际应用中受到限制。
发明内容
(一 )要解决的技术问题本发明要解决的技术问题是如何实现对农作物生物量的高精度的反演，且计算
量相对小。( 二 )技术方案为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于SEBAL-HJ模型的农作物生物量反演方法，包括以下步骤SI :获取研究区的HJ-IC⑶、热红外影像IRS和高程数据DEM，对影像进行几何精校正；S2 :反演地表反照率、归一化植被指数NDVI、比值植被指数SR、地表比辐射率，并反演地表温度；
S3 :根据步骤S2的反演结果计算净辐射通量，并在此基础上进一步计算土壤热通量;S4 :结合气象数据，通过循环递归求算感热通量；S5 :计算蒸发比系数，通过时空尺度扩展得到日蒸散量；S6 :基于植被指数NDVI、SR反演光合有效辐射吸收比率fPAR ；S7 :根据步骤S5的日蒸散量反演结果和步骤S6的fPAR反演结果，结合气象数据反演净初级生产力NPP ；S8 :将NPP参数进行时空尺度扩展，得到整个生长季内时空连续的NPP参数，对时空重构后的NPP累加得到农作物生物量。其中，所述步骤S2中地表参量反演的过程具体包括S2. I :基于HJ-I CXD影像反演地表反照率；S2. 2 :利用HJ-I CXD影像计算归一化植被指数NDVI、比值植被指数SR ；S2. 3 :利用归一化植被指数NDVI计算地表比辐射率e A，公式为e A =
I.009+0. 0471rTVI ；S2. 4 :用JM&S单通道法反演地表温度，具体包括A2 :获取大气水汽含量ω；B2 :利用HJ-IIRS第四波段计算星上亮温T。
权利要求
1.一种基于SEBAL-HJ模型的农作物生物量反演方法，其特征在于，包括以下步骤51:获取研究区的HJ-1 (XD、热红外影像IRS和高程数据DEM，对影像进行几何精校正；52:反演地表反照率、归一化植被指数NDVI、比值植被指数SR、地表比辐射率，并反演 地表温度；53:根据步骤S2的反演结果计算净辐射通量，并在此基础上进一步计算土壤热通量；54:结合气象数据，通过循环递归求算感热通量；55:计算蒸发比系数，通过时空尺度扩展得到日蒸散量；56:基于植被指数NDVI、SR反演光合有效辐射吸收比率fPAR ；57:根据步骤S5的日蒸散量反演结果和步骤S6的fPAR反演结果，结合气象数据反演 净初级生产力NPP ；58:将NPP参数进行时空尺度扩展，得到整个生长季内时空连续的NPP参数，对时空重 构后的NPP累加得到农作物生物量。
2.如权利要求1所述的基于SEBAL-HJ模型的农作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步骤S2中地表参量反演的过程具体包括S2. 1 :基于HJ-1 (XD影像反演地表反照率；S2. 2 :利用HJ-1 (XD影像计算归一化植被指数NDVI、比值植被指数SR ；S2. 3 :利用归一化植被指数NDVI计算地表比辐射率e A，公式为 e A=l. 009+0. 0471nNDVI ；S2. 4 :用普适性单通道法反演地表温度，具体包括A2 :获取大气水汽含量《 ；K,B2 利用HJ-1IRS第四波段计算星上亮温
3.如权利要求1所述的基于SEBAL-HJ模型的农作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步骤S3中计算净辐射通量和土壤热通量的过程具体包括.S3. 1 :利用地表辐射平衡计算地表净辐射量&，计算公式为
4.如权利要求3所述的基于SEBAL-HJ模型的农作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步骤S4中通过循环递归求算感热通量H过程.54.1 :计算地表动量粗糙度Zom，公式为Zom = jarNDVp + bo ,a0、b0是常数，取决于特定植被类型样本的NDVI和；.S4. 2 :计算摩擦速度^，具体计算公式为
5.如权利要求4所述的基于SEBAL-HJ模型的农作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步骤S5中计算日蒸散量的过程具体包括.55.1 :计算蒸发比系数.35.2:计算日净辐射量&24，1^4=(1-[1)1^24-110^;其中，a为地表反照率，tsw为单
6.如权利要求1所述的基于SEBAL-HJ模型的农作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步骤S6中反演fPAR的过程为fPAR(x, t) = @ fPAR(x, t)NDVI+(l-β ) fPAR(x, t)SK,其中，
7.如权利要求1所述的基于SEBAL-HJ模型的农作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步骤S7中反演NPP的具体过程为NPP (X，t) =APAR (x, t) X e (x, t),其中，APAR(x，t)表示像元x在t月份吸收的光合有效辐射(单位MJ/M2/月)， e (x, t)表示像元x在t月份的实际光能利用率；57.l:APAR(x, t)的估算，公式为APAR(x, t)=S0L(x, t) X fPAR(x, t) X0. 5,其中,SOL(x, t)表示 t 月份在像元 x 处的太 阳总辐射量(MJ/M2/月)；fPAR(x，t)为植被层对入射光合有效辐射的吸收比例；S7.2: e (x, t)光能利用率的估算，公式为e (x, t)=TEl(x, t) XTe2(x, t) X A X e max，其中，TEl(x, t)和 Te2(x, t)分别表示低温 和高温对光能利用率的胁迫作用，e _是理想条件下的光能利用率，其中，Te1(x, t) =0. 8+0. 02XTopt (x) -0. 0005X [Topt (x) ]2Te2(x, t) =1. 184/ {1+exp
} X 1/ {1+exp
}其中，T_(x)为某一区域一年内NDVI值达到最高时的当月平均气温(单位°C )，当 某一月平均温度小于或等于-10°C时，Te1(x, t)取0，当某一月平均温度T(x，t)比最适温 & Topt (x)高10°C或低13°C时，该月的TE2(x，t)值等于月平均温度T(x，t)为Topt(x)时 Te2(x, t)值的一半。
8.如权利要求1所述的基于SEBAL-HJ模型的农作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步骤S8中所使用的利用Hants滤波对NPP进行时空连续参数重构的具体过程为、58.1 :迭代使用最小二乘法来逐个剔除时间序列中的噪声点，由法方程求出的多项式 卜)=30+^+32< +…+ a x 拟合成时间曲线，xt为时间序列；S8. 2 :对所述时间序列傅里叶正变换实现时空域到频率域的变换；S8. 3 :在频域序列中，选取低频谐波序列对所述时间序列进行傅里叶逆变换，即可得到 整个生长季内时空连续的NPP参数。
全文摘要
本发明公开了一种基于SEBAL-HJ模型的农作物生物量反演方法，其特征在于，包括S1获取研究区的HJ-1CCD、IRS影像和高程数据DEM，对影像进行几何精校正；S2反演地表反照率、NDVI、SR、地表比辐射率，并反演地表温度；S3根据步骤S2的反演结果计算净辐射通量，并在此基础上进一步计算土壤热通量；S4结合气象数据，通过循环递归求算感热通量；S5计算蒸发比系数，通过时空尺度扩展得到日蒸散量；S6基于植被指数NDVI、SR反演fPAR；S7根据步骤S5的日蒸散量反演结果和步骤S6的fPAR反演结果反演NPP；S8对时空重构后的NPP累加得到农作物生物量。本发明实现了对农作物生物量的高精度的反演，且计算量相对小。
文档编号G01N21/00GK102650587SQ20121014729
公开日2012年8月29日 申请日期2012年5月11日 优先权日2012年5月11日
发明者刘睿, 张超, 张静潇, 苏伟, 黄健熙 申请人:中国农业大学