本发明涉及一种遥感估算沙棘果品产量的方法，尤其是一种利用卫星遥感数据快速准确估算沙棘果品产量及格局与动态的方法。
背景技术
沙棘为胡颓子科多年生落叶性灌木或小乔木，是一种具有极高经济、生态价值的植物资源。沙棘果中含有丰富的营养物质和生物活性物质，广泛应用于食品、医药、轻工、航天等重要领域。准确估算沙棘果产量，对于高效开发利用沙棘资源具有重要意义。
传统的沙棘果品产量获取一般以实地测量为主，费时费力，且难以大尺度开展。遥感技术的发展为沙棘果品产量估算提供了新的技术手段，尤其为大范围快速准确估算提供了可能。目前，遥感技术在沙棘方面的应用主要集中在实验室利用光谱技术开展沙棘果有效成分测定，包括沙棘果汁黄酮含量、沙棘果异鼠李素含量、沙棘果黄酮类化合物、沙棘果汁品种产地识别。
利用遥感技术开展沙棘果品产量估算还没有看到相关的报道，为了科学合理利用沙棘资源，亟需提供一种沙棘果品产量遥感精确估算方法。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种沙棘果品产量精确遥感估算方法，以克服传统方法估算沙棘果产量费时、费力，且无法实现大范围、长时间连续精确估算的不足。
为了实现上述目的，本发明所采取的技术措施是一种沙棘果品产量遥感精确估算方法，其特征在于：所述精确估算方法是按下列步骤进行的：
1）研究区遥感影像订购与预处理
编程订购研究区10月份spot-6/71.5米空间分辨率全色与6米空间分辨率多光谱波段影像数据，对spot-6/71.5米分辨率全色影像与6米分辨率多光谱影像进行融合，生成1.5米分辨率多光谱融合影像；
2）研究区沙棘样地选取
结合研究区立地类型，选取n（≥30）个m2的样地，确保这些样地均匀分布于研究区，且每个样地内沙棘植被长势均匀，同时记录立地条件、群落特点和植株大小，由高精度gps测定并记录样地的地理坐标；
3）研究区沙棘空间分布数据获取
依据上述步骤2）选取的研究区沙棘样地，对上述步骤1）生成的spot-6/71.5米分辨率多光谱融合影像判读，从光谱特征、纹理特征、形状特征及分布特征方面，确定研究区沙棘在spot-6/71.5米分辨率多光谱融合影像上的解译标志；基于解译标志，采用面向对象分类法在spot-6/71.5米分辨率多光谱融合影像上提取研究区沙棘的现状分布，生成研究区的沙棘空间分布图；
4）研究区果品单产与叶面积指数调查
在上述步骤2）选取的样地中心区域，布设1个5m×5m样方，进行果品单产与叶面积指数调查，由高精度gps进行测定并记录样方经纬度信息；叶面积指数测量使用植物冠层分析仪进行，在每个样方中心分东-西、南-北、东北-西南、西北-东南4个方位分别测量5次，取其平均值作为该样方的叶面积指数；叶面积指数测量后，按照行业标准，收获样方内的全部沙棘果品，现场称其鲜重，计算得到样方的果品单产；
5）计算样方的归一化植被指数
依据上述步骤4）中确定的样方经纬度信息，在上述步骤1）中生成的spot-6/71.5米分辨率多光谱融合影像中选择完全位于样方内的像元作为样方对应像元，提取对应像元的红波段与近红外波段反射率，计算两波段反射率组合的归一化植被指数；
6）确定研究区沙棘叶面积指数遥感估算模型
采用一元线性分析对上述步骤4）调查的样方沙棘叶面积指数与其对应的上述步骤5）中计算得到的归一化植被指数之间的关系进行回归拟合，确定研究区沙棘叶面积指数遥感估算模型；
7）确定研究区沙棘果品单产与叶面积指数之间的回归模型
采用一元线性分析对上述步骤4）调查的样方沙棘叶面积指数与其对应的样方沙棘果品单产之间的关系进行回归拟合，确定研究区沙棘果品单产与叶面积指数之间的回归模型；
8）确定研究区沙棘果品单产遥感估算模型
依据上述步骤6）确定的研究区沙棘叶面积指数遥感估算模型以及上述步骤7）确定的沙棘果品单产与叶面积指数之间的回归模型，建立基于归一化植被指数的研究区沙棘果品单产的遥感估算模型；
9）计算研究区沙棘分布区域的归一化植被指数
在上述步骤3）描述方法得到的研究区沙棘空间分布图上，依据spot-6/71.5米分辨率融合影像多光谱波段反射率，逐像元计算研究区沙棘分布区域红波段与近红外波段反射率组合的归一化指数；
10）研究区沙棘果品产量遥感估算
依据上述步骤9）描述方法计算的研究区沙棘分布区域的红波段与近红外波段反射率组合的归一化植被指数，并通过上述步骤8）确定的研究区沙棘果品单产遥感估算模型，逐像元计算研究区沙棘分布区域的沙棘果品单产，进一步计算得到研究区沙棘分布区域的沙棘果品产量。
其中，所述多光谱波段是蓝光谱波段、绿光谱波段、红光谱波段及近红外光谱波段。
上述本方法通过沙棘叶面积指数作为中介，挖掘了沙棘叶面积指数与沙棘果单产之间的内在关系，构建了监测沙棘果品单产的遥感估算模型，并应用此模型对研究区的沙棘果品产量进行了空间反演，克服了传统的实地调查方法的局限性。本方法填补了基于遥感数据估算沙棘果品产量的空白，为及时准确估算大区域范围沙棘果品产量提供了一种新方法，实现了基于遥感技术的大范围区域沙棘果品产量的快速准确监测。
具体实施方式
下面通过一种山西部分区域沙棘果品产量遥感估算方法的应用案例，对本发明的具体实施方式作进一步说明。
实施一种沙棘果品产量遥感精确估算方法，该精确估算方法用于山西部分区域沙棘果品产量遥感估算，具体遥感精确估算方法是按下列步骤进行的：
步骤一、遥感影像订购与预处理
编程订购山西部分区域10月份spot-61.5米空间分辨率全色与6米空间分辨率多光谱波段（蓝、绿、红、近红外）影像数据。对spot-61.5米分辨率全色影像与6米分辨率多光谱影像进行融合，生成1.5米分辨率多光谱融合影像。
步骤二、沙棘样地选取
结合立地类型，选取32个样地。确保这些样地均匀分布于研究区，且每个样地内沙棘植被长势均匀，同时记录立地条件、群落特点、植株大小等，使用高精度gps测定并记录样地的地理坐标。
步骤三、沙棘空间分布数据获取
依据上述步骤二选取的沙棘样地，对上述步骤一生成的spot-61.5米分辨率多光谱融合影像判读，从光谱特征、纹理特征、形状特征、分布特征等方面，确定沙棘在spot-61.5米分辨率多光谱融合影像上的解译标志。基于解译标志，采用面向对象分类法在spot-61.5米分辨率多光谱融合影像上提取沙棘的现状分布，生成沙棘空间分布图。
步骤四、样方果单产与叶面积指数调查
在上述步骤二选取的样地中心区域，布设1个样方（5m×5m）进行果单产与叶面积指数调查，使用高精度gps进行测定并记录样方经纬度信息。叶面积指数测量使用植物冠层分析仪进行，在每个样方中心分东-西、南-北、东北-西南、西北-东南4个方位分别测量5次，取其平均值作为该样方的叶面积指数；叶面积指数测量后，按照行业标准，收获样方内的全部沙棘果，现场称其鲜重，计算得到样方的果单产。
步骤五、计算样方的归一化植被指数（ndvi）
依据上述步骤四中确定的样方经纬度信息，在上述步骤一中生成的spot-61.5米分辨率多光谱融合影像中选择完全位于样方内的像元作为样方对应像元，提取对应像元的红波段与近红外波段反射率，计算两波段反射率组合的归一化植被指数（ndvi）。
步骤六、沙棘叶面积指数遥感估算模型确定
采用一元线性分析对上述步骤四调查的样方沙棘叶面积指数与其对应的上述步骤五中计算得到的归一化植被指数之间的关系进行回归拟合，确定沙棘叶面积指数的遥感估算模型。
步骤七、沙棘果品单产与叶面积指数之间回归模型确定
采用一元线性分析对上述步骤四调查的样方沙棘叶面积指数与其对应的样方沙棘果单产之间的关系进行回归拟合，确定沙棘果单产与叶面积指数之间的回归模型。
步骤八、沙棘果品单产遥感估算模型确定
依据上述步骤六确定的研沙棘叶面积指数遥感估算模型以及上述步骤七确定的沙棘果单产与叶面积指数之间的回归模型，建立基于归一化植被指数（ndvi）的沙棘果单产的遥感估算模型。
步骤九、计算沙棘分布区域的归一化植被指数（ndvi）
在上述步骤三描述方法得到的沙棘空间分布图上，依据spot-61.5米分辨率融合影像多光谱波段反射率，逐像元计算沙棘分布区域红波段与近红外波段反射率组合的归一化指数。
步骤十、沙棘果品产量遥感估算
依据上述步骤九描述方法计算的沙棘分布区域的红波段与近红外波段反射率组合的归一化植被指数，并通过上述步骤八确定的沙棘果单产遥感估算模型，逐像元计算沙棘分布区域的沙棘果品单产，进一步计算得到沙棘分布区域的沙棘果品产量。