[发明专利]一种沙棘果品产量遥感精确估算方法在审
申请号: | 201810559473.3 | 申请日: | 2018-06-02 |
公开(公告)号: | CN108764188A | 公开(公告)日: | 2018-11-06 |
发明(设计)人: | 任鸿瑞;任宏;张蓓 | 申请(专利权)人: | 太原理工大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06F17/18 |
代理公司: | 太原倍智知识产权代理事务所(普通合伙) 14111 | 代理人: | 戎文华 |
地址: | 030024 山西*** | 国省代码: | 山西;14 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 沙棘 果品 遥感估算 研究 估算 归一化植被指数 叶面积指数 面积指数 沙棘叶 遥感 预处理 大范围区域 遥感技术 分布区域 回归模型 空间分布 数据获取 遥感影像 准确监测 大区域 沙棘果 反演 构建 订购 监测 中介 应用 调查 | ||
1.一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-6/7 1.5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-6/7 1.5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-6/7 1.5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-6/7 1.5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-6/7 1.5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5 m × 5 m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-6/7 1.5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-6/7 1.5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。
2.如权利要求1所述的沙棘果品产量遥感精确估算方法,其特征在于: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。
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