專利名稱：基于sebal-hj模型的農作物生物量反演方法
技術領域：
本發明涉及農業遙感技術領域，特別涉及一種基于SEBAL-HJ模型的農作物生物
量反演方法。
背景技術：
農作物生物量是指農作物凈生產量的積累量，是表征農作物特征的重要參數之一，也是進行農作物長勢監測與估產、農田生態環境評價的重要依據。傳統實地測量農作物生物量的方法費時、費力，具有破壞性且只能獲取有限采樣點的數據，在實際應用中受到限制。遙感是快速獲取大范圍內地物信息的有效技術手段，基于遙感影像反演農作物生物量是一種快速、經濟、有效的方法。目前用于農作物生物量反演的遙感影像有NOVV AVHRR、LandSat TM/ETM+等。N0VVAVHRR遙感影像具有較高的時間分辨率，但空間分辨率低(1km)， 受混合像元影響導致基于該遙感影像的農作物生物量反演精度較低；LandSat TM/ETM+具有較高的空間分辨率(30m)，但時間分辨率低，重訪周期為16天，這樣導致基于該遙感影像的農作物生物量反演、長勢監測等信息獲取滯后。國產HJ-I衛星同時具有高時間分辨率(2天的重訪周期)和高空間分辨率(30m)，是反演農作物生物量的理想數據源。目前，農作物生物量反演方法主要有兩類基于植被指數統計分析的方法和基于過程模型的方法。基于統計分析的方法是利用農作物冠層光譜的敏感波段來構建植被指數，采用微分技術尋找某些關鍵波段的特征參數來估測農作物的生物量。這種方法是通過簡單的線性關系或非線性關系建立生物量與植被指數間的關系，具有輸入變量少、計算快等優點，但這些模型由于缺乏嚴密的生理、生態理論做依據，不能很好的反映實際情況，有以點代面的缺點；此外，這種方法推廣性差，在一個區域建立的模型很難再其他地區進行推廣和應用。基于模型的方法，比如BI0ME-BGC模型，包含了農作物生長的生理生態學機理，具有一定的理論基礎和較高的精度，是反演農作物生理量的一種較為合理的方法，但這種過程模型都比較復雜，使用時需要輸入較多的參數，因此在實際應用中受到限制。

發明內容
(一 )要解決的技術問題本發明要解決的技術問題是如何實現對農作物生物量的高精度的反演，且計算
量相對小。( 二 )技術方案為解決上述技術問題，本發明提供了一種基于SEBAL-HJ模型的農作物生物量反演方法，包括以下步驟SI :獲取研究區的HJ-IC⑶、熱紅外影像IRS和高程數據DEM，對影像進行幾何精校正；S2 :反演地表反照率、歸一化植被指數NDVI、比值植被指數SR、地表比輻射率，并反演地表溫度；
S3 :根據步驟S2的反演結果計算凈輻射通量，并在此基礎上進一步計算土壤熱通量;S4 :結合氣象數據，通過循環遞歸求算感熱通量；S5 :計算蒸發比系數，通過時空尺度擴展得到日蒸散量；S6 :基于植被指數NDVI、SR反演光合有效輻射吸收比率fPAR ；S7 :根據步驟S5的日蒸散量反演結果和步驟S6的fPAR反演結果，結合氣象數據反演凈初級生產力NPP ；S8 :將NPP參數進行時空尺度擴展，得到整個生長季內時空連續的NPP參數，對時空重構后的NPP累加得到農作物生物量。其中，所述步驟S2中地表參量反演的過程具體包括S2. I :基于HJ-I CXD影像反演地表反照率；S2. 2 :利用HJ-I CXD影像計算歸一化植被指數NDVI、比值植被指數SR ；S2. 3 :利用歸一化植被指數NDVI計算地表比輻射率e A，公式為e A =
I.009+0. 0471rTVI ；S2. 4 :用JM&S單通道法反演地表溫度，具體包括A2 :獲取大氣水汽含量ω；B2 :利用HJ-IIRS第四波段計算星上亮溫T。
權利要求
1.一種基于SEBAL-HJ模型的農作物生物量反演方法，其特征在于，包括以下步驟51:獲取研究區的HJ-1 (XD、熱紅外影像IRS和高程數據DEM，對影像進行幾何精校正；52:反演地表反照率、歸一化植被指數NDVI、比值植被指數SR、地表比輻射率，并反演 地表溫度；53:根據步驟S2的反演結果計算凈輻射通量，并在此基礎上進一步計算土壤熱通量；54:結合氣象數據，通過循環遞歸求算感熱通量；55:計算蒸發比系數，通過時空尺度擴展得到日蒸散量；56:基于植被指數NDVI、SR反演光合有效輻射吸收比率fPAR ；57:根據步驟S5的日蒸散量反演結果和步驟S6的fPAR反演結果，結合氣象數據反演 凈初級生產力NPP ；58:將NPP參數進行時空尺度擴展，得到整個生長季內時空連續的NPP參數，對時空重 構后的NPP累加得到農作物生物量。
2.如權利要求1所述的基于SEBAL-HJ模型的農作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步驟S2中地表參量反演的過程具體包括S2. 1 :基于HJ-1 (XD影像反演地表反照率；S2. 2 :利用HJ-1 (XD影像計算歸一化植被指數NDVI、比值植被指數SR ；S2. 3 :利用歸一化植被指數NDVI計算地表比輻射率e A，公式為 e A=l. 009+0. 0471nNDVI ；S2. 4 :用普適性單通道法反演地表溫度，具體包括A2 :獲取大氣水汽含量《 ；K,B2 利用HJ-1IRS第四波段計算星上亮溫
3.如權利要求1所述的基于SEBAL-HJ模型的農作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步驟S3中計算凈輻射通量和土壤熱通量的過程具體包括.S3. 1 :利用地表輻射平衡計算地表凈輻射量&，計算公式為
4.如權利要求3所述的基于SEBAL-HJ模型的農作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步驟S4中通過循環遞歸求算感熱通量H過程.54.1 :計算地表動量粗糙度Zom，公式為Zom = jarNDVp + bo ,a0、b0是常數，取決于特定植被類型樣本的NDVI和；.S4. 2 :計算摩擦速度^，具體計算公式為
5.如權利要求4所述的基于SEBAL-HJ模型的農作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步驟S5中計算日蒸散量的過程具體包括.55.1 :計算蒸發比系數.35.2:計算日凈輻射量&24，1^4=(1-[1)1^24-110^;其中，a為地表反照率，tsw為單
6.如權利要求1所述的基于SEBAL-HJ模型的農作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步驟S6中反演fPAR的過程為fPAR(x, t) = @ fPAR(x, t)NDVI+(l-β ) fPAR(x, t)SK,其中，
7.如權利要求1所述的基于SEBAL-HJ模型的農作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步驟S7中反演NPP的具體過程為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輻射(單位MJ/M2/月)， e (x, t)表示像元x在t月份的實際光能利用率；57.l:APAR(x, t)的估算，公式為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 處的太 陽總輻射量(MJ/M2/月)；fPAR(x，t)為植被層對入射光合有效輻射的吸收比例；S7.2: e (x, t)光能利用率的估算，公式為e (x, t)=TEl(x, t) XTe2(x, t) X A X e max，其中，TEl(x, t)和 Te2(x, t)分別表示低溫 和高溫對光能利用率的脅迫作用，e _是理想條件下的光能利用率，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)為某一區域一年內NDVI值達到最高時的當月平均氣溫(單位°C )，當 某一月平均溫度小于或等于-10°C時，Te1(x, t)取0，當某一月平均溫度T(x，t)比最適溫 & Topt (x)高10°C或低13°C時，該月的TE2(x，t)值等于月平均溫度T(x，t)為Topt(x)時 Te2(x, t)值的一半。
8.如權利要求1所述的基于SEBAL-HJ模型的農作物生物量反演方法，其特征在于，所 述步驟S8中所使用的利用Hants濾波對NPP進行時空連續參數重構的具體過程為、58.1 :迭代使用最小二乘法來逐個剔除時間序列中的噪聲點，由法方程求出的多項式 卜)=30+^+32< +…+ a x 擬合成時間曲線，xt為時間序列；S8. 2 :對所述時間序列傅里葉正變換實現時空域到頻率域的變換；S8. 3 :在頻域序列中，選取低頻諧波序列對所述時間序列進行傅里葉逆變換，即可得到 整個生長季內時空連續的NPP參數。
全文摘要
本發明公開了一種基于SEBAL-HJ模型的農作物生物量反演方法，其特征在于，包括S1獲取研究區的HJ-1CCD、IRS影像和高程數據DEM，對影像進行幾何精校正；S2反演地表反照率、NDVI、SR、地表比輻射率，并反演地表溫度；S3根據步驟S2的反演結果計算凈輻射通量，并在此基礎上進一步計算土壤熱通量；S4結合氣象數據，通過循環遞歸求算感熱通量；S5計算蒸發比系數，通過時空尺度擴展得到日蒸散量；S6基于植被指數NDVI、SR反演fPAR；S7根據步驟S5的日蒸散量反演結果和步驟S6的fPAR反演結果反演NPP；S8對時空重構后的NPP累加得到農作物生物量。本發明實現了對農作物生物量的高精度的反演，且計算量相對小。
文檔編號G01N21/00GK102650587SQ20121014729
公開日2012年8月29日 申請日期2012年5月11日 優先權日2012年5月11日
發明者劉睿, 張超, 張靜瀟, 蘇偉, 黃健熙 申請人:中國農業大學