[发明专利]基于作物信息遥感精确反演的非点源污染源强估算方法

权利要求书

1.基于作物信息遥感精确反演的非点源污染源强估算方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤S1，获取连续的同类型同一物候作物的高时间分辨率遥感图像；

步骤S2，提取遥感图像的EVI时序数据，得到此作物的物候曲线；以获取作物不同施肥节点不同施肥类型的施肥量；

步骤S3，将高空间分辨率和高时间分辨率的遥感数据进行ESTARFM时空融合，提取融合后遥感图像的EVI时序数据；

步骤S4，根据融合后的EVI时序数据得到作物不同施肥节点的种植面积；

在步骤S4中，时间节点t是否种植此作物类型i判别模型为：

式中，TA_i为作物i的生长判定系数，EVI_t为特征时间节点t的EVI值，EVI_t0为植被生长起始点t0的EVI值，且tt0；判定时，如果TA_ia，则说明有作物类型i种植；

根据遥感图像信息计算此作物的种植面积：式中，A_i为作物类型i的种植面积，此公式中n为像元数，p为像元空间分辨率，q为判定为作物i的像元数；

计算在施肥节点时刻作物的种植面积，需要先判断在施肥节点时作物是否还有种植，因此，先根据判别模型计算根据TA_ik判断作物类型i在施肥节点k是否有种植，若有种植作物类型i，则此作物类型i在施肥节点k的种植面积A_ik为A_i，若没有种植作物类型i,则此作物类型i在施肥节点k的种植面积A_ik为0；

步骤S5，根据作物不同施肥节点的施肥量和种植面积，估算非点源污染源强；

种植区的土地分为平耕地和坡耕地，平耕地或坡耕地的种植面积计算过程：式中，A_fi为作物类型i的平耕地的种植面积，n₁为像元数，p为像元空间分辨率，q₁为判定为作物i的像元数；

式中，Asi为作物类型i的坡耕地的种植面积，n2为像元数，p为像元空间分辨率，q2为判定为作物i的像元数；

依据估算模型计算出污染源强，模型公式如下：

平耕地污染源强估算模型：

坡耕地污染源强估算模型：

式中，Q_f为平耕地农田产生的非点源污染物排放总量；Q_s为坡耕地农田产生的非点源污染物排放总量；i为作物类型；n为总类型数；j为污染物指标类型，m为类型数；k为施肥的时间节点，pi为施肥的时间节点数，A_ik为作物类型i在施肥节点k的种植面积，ω_ijk为作物类型i在施肥节点k施肥类型j的重量；ε_f为平耕地修正系数，ε_s为坡耕地修正系数。

2.根据权利要求1所述的基于作物信息遥感精确反演的非点源污染源强估算方法，其特征是，将农田种植作物类型分为粮食、杂粮和蔬菜共三个类型。

3.根据权利要求1所述的基于作物信息遥感精确反演的非点源污染源强估算方法，其特征是，对遥感图像进行S-G滤波。

4.根据权利要求1所述的基于作物信息遥感精确反演的非点源污染源强估算方法，其特征是，施肥类型包括氮、磷和氨氮3种类型。