[发明专利]一种基于遥感数据的湿地景观近地层冷湿气候要素GIS空间模拟方法

权利要求书

1.一种基于遥感数据的湿地景观近地层冷湿气候要素GIS空间模拟方法，其特征在于它包括如下步骤： 

步骤一：获得研究区MODIS遥感影像的植被指数数据集NDVI、地表温度数据集LST以及可降水量数据集Pw，并进行数据处理； 

步骤二：利用步骤一所述植被指数数据集NDVI和地表温度数据集LST建立近地层气温反演模型，获得湿地斑块和旱地斑块内部气温的空间分布； 

步骤三：利用步骤一所述地表温度数据集LST和可降水量数据集Pw建立近地层相对湿度反演模型，获得湿地斑块和旱地斑块内部近地层相对湿度的空间分布； 

步骤四：根据步骤二与步骤三所述湿地斑块和旱地斑块内部气温与相对湿度的空间分布，使用空间聚合法获得湿地斑块和旱地斑块近地层冷湿气候要素的平均值，构建冷湿气候要素边缘效应水平变化模型；所述冷湿气候要素为气温与相对湿度； 

步骤五：根据步骤四获得的冷湿气候要素边缘效应水平变化模型模拟结果，利用GIS技术对湿地景观尺度下的近地层气温和湿度进行空间模拟。 

2.根据权利要求1所述的一种基于遥感数据的湿地景观近地层冷湿气候要素GIS空间模拟方法，其特征在于所述步骤一：获得研究区MODIS遥感影像的植被指数数据集NDVI、地表温度数据集LST以及可降水量数据集Pw，并进行数据处理的过程为： 

步骤一1：获得研究区MODIS遥感影像的植被指数数据集NDVI、地表温度数据集LST以及可降水量数据集Pw，对三种数据集进行投影转换、辐射定标以及图像拼接剪裁处理； 

步骤一2：对步骤一1处理后的数据进行水体掩膜处理与云处理，获得剔除了由水体和云因素影响而产生异常值的影像数据集； 

步骤一3：对可降水量数据集Pw的每天数据集求平均，得到与地表温度数据集LST相同时间尺度的近红外和红外的可降水量Pw合成数据集； 

步骤一4：获取气象站数据；所述气象站数据包括气温、相对湿度和地面水汽压；并根据气象站的地理位置，提取步骤一2获得的植被指数数据集NDVI、地表温度数据集LST以及步骤一3获得的可降水量数据集Pw相应像元的亮度值DN。 

3.根据权利要求2所述的一种基于遥感数据的湿地景观近地层冷湿气候要素GIS空间模拟方法，其特征在于所述步骤二：利用步骤一所述植被指数数据集NDVI和地表温度数据集LST建立近地层气温反演模型，获得湿地斑块和旱地斑块内部气温的空间分布的过程为： 

利用步骤一4获得的地表温度数据集LST和植被指数数据集NDVI的DN值以及气象 站的气温数据通过二元线性回归方程构建近地层气温反演模型，估算湿地斑块和旱地斑块内部近地层气温分布的模型为： 

y＝β₀+β₁x₁+β₂x₂

式中，y表示估算的平均气温值，x₁表示地表温度LST，x₂表示植被指数数据集NDVI，β_n表示回归系数。 

4.根据权利要求3所述的一种基于遥感数据的湿地景观近地层冷湿气候要素GIS空间模拟方法，其特征在于所述步骤三：利用步骤一所述地表温度数据集LST和可降水量数据集Pw建立近地层相对湿度反演模型，获得湿地斑块和旱地斑块内部近地层相对湿度的空间分布的过程为： 

步骤三1：根据步骤一4获得的可降水量数据集Pw的DN值与气象站的地面水汽压数据构建回归方程估算地面水汽压： 

e＝a+b×pw 

式中，e表示实际水汽压，a、b表示回归系数； 

步骤三2：估算相对湿度； 

所述估算相对湿度的过程为：利用马格纳斯经验公式确定饱和水汽e_s和气温的关系： 

式中，e_s表示饱和水汽压，T_a表示近地层气温，为步骤二获得的气温反演结果； 

相对湿度表示实际水汽压e与同温度下饱和水汽压e_s之比： 

根据步骤三1至步骤三2构建近地层相对湿度反演模型，根据气温反演结果、可降水量数据集Pw以及水汽压数据作为输入数据，估算湿地斑块和旱地斑块内部近地层相对湿度的空间分布。