[发明专利]融合物候数据与遥感数据的叶面积指数反演方法及系统

说明书

本发明提供一种融合物候数据与遥感数据的叶面积指数反演方法及系统，包括在目标区域设立若干用于观测的样点，使用植物冠层分析仪于散射光气象条件下测量目标区域中各样点内植物的叶面积指数，记录测量时目标区域的植被物候期；对每个样点分别取平均获取该样点的真实叶面积指数：获取同目标区域同时期观测的多光谱遥感影像，进行预处理得到真实反射率影像，计算各个样点的植被指数；利用植被指数和真实叶面积指数进行相关分析，获取测量时目标区域的植被物候期相应的定量关系模型；根据模型反演分析目标区域在相应植被物候期的植物生长状态。本发明能满足大面积长时期植被叶面积指数的动态监测，解决了实地测量的问题，符合农业和林业应用需求。

技术领域

本发明属于遥感影像数据的信息提取领域，涉及叶面积指数反演方法及系统。

背景技术

叶面积指数LAI(Leaf Area Index)是指一快地上植物叶片的总面积与占地面积的比值，是生态学研究中的关键参数之一。传统测量LAI的方法无法克服其固有的缺陷:耗费时间和人力物力，难以适用于较大的研究范围，并且会对生态环境有一定的破坏作用，而且不能及时更新数据。目前，LAI的测量方法里间接光学模型测量法的研究较多，主要研究空隙率，即冠层内太阳辐射未被截取的概率，进而出现了一系列基于空隙率分析的冠层LAI分析仪器，但是这种方法仍然无法解决如何快速提取大面积范围的LAI以及如何及时更新的问题。

发明内容

为了克服现有的人工野外测量植被冠层LAI费时费力、难以实时快捷准确获取结果的缺陷，本发明的目的在于提供了一种基于地面物候观测数据与同期遥感数据融合的植被叶面积指数反演技术方案。

本发明的技术方案提供一种融合物候数据与遥感数据的叶面积指数反演方法，包括以下步骤：

步骤一、在目标区域设立若干用于观测的样点，通过设置样点的大小，确保对每个样本有至少一个完整的多光谱遥感卫星像元落在样点内部，并对每个样点的中心点与四角进行定位；

步骤二、根据多光谱遥感卫星星历计算过境日期，使用植物冠层分析仪于散射光气象条件下测量目标区域中各样点内植物的叶面积指数，包括在每个样点的中心与四角分别采集叶面积指数一次以上，并记录测量时目标区域的植被物候期；

步骤三、对每个样点，分别将步骤二中对该样点测量的多个叶面积指数取平均，获取该样点的真实叶面积指数：

步骤四、获取同目标区域同时期观测的多光谱遥感影像，并以相同区域中预先采集的地面控制点或者高空间分辨率遥感影像为基准进行预处理，得到真实反射率影像：

步骤五、根据步骤四生成的真实反射率影像，计算各个样点的植被指数；

步骤六、利用步骤五所得植被指数和步骤三所得各个样点的真实叶面积指数进行相关分析，获取测量时目标区域的植被物候期相应的定量关系模型，

其中，k表示测量时目标区域的植被物候期，p_k表示位于植被物候期k的第p个样点，LAI_pk为步骤三所得样点p_k的真实叶面积指数，VI_pk为步骤五所得该样点p_k的植被指数，c_k1和c_k2为植被物候期k的线性拟合系数；

步骤七、根据步骤六所得定量关系模型，使用多光谱遥感影像反演分析目标区域在相应植被物候期的植物生长状态。

而且，所述植被指数为标准差异植被指数NDVI或归一化土壤调节植被指数SAVI。

而且，所述植被指数为标准差异植被指数NDVI，计算方式如下，

NDVI＝(Ch_NIR-Ch_Red)/(Ch_NIR+Ch_Red)