[发明专利]一种流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法

权利要求书

1.一种流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：数据获取：获取被测区域的植被类型分布图、遥感影像数据和站点气象数据；

S2：数据处理：对植被类型分布图进一步解译，得到新的植被类型分布图；对遥感影像数据进行计算，得到归一化植被指数时间序列数据；对站点气象数据进行空间插值，得到与归一化植被指数时间序列数据分辨率相同的栅格数据；

S3：亚像元制图：使用全约束最小二乘混合像元分解和亚像元空间引力模型提高步骤S2处理后的数据的分辨率；

S4：配置静态参数：配置不同植被类型的归一化植被指数最大值NDVI_max、归一化植被指数最小值NDVI_min、比值植被指数最大值SR_max、比值植被指数最小值SR_min和最大光能利用率ε_max参数；

S5：反演植被净初级生产力NPP：采用改进的NPP估算模型，利用步骤S3中亚像元制图提高分辨率后的数据和步骤S4中配置好的静态参数反演植被净初级生产力NPP。

2.根据权利要求1所述的流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，其特征在于：步骤S1中站点气象数据包括月平均气温、月总降水量、月太阳总辐射。

3.根据权利要求2所述的流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，其特征在于：步骤S2中月平均气温、月总降水量采用克里金插值，月太阳总辐射采用反距离加权插值。

4.根据权利要求1所述的流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，其特征在于：步骤S2中新的植被类型分布图获取方法如下：在已获取的其他年份植被类型分布图的基础上，参考之前高分辨率卫星影像解译得出的植被类型图，对各植被类型重新筛选、合并和编码处理，得到具有耕地、河流、坡面草地、落叶阔叶林、城市、常绿针叶林的新的植被类型分布图。

5.根据权利要求4所述的流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，其特征在于：对各植被类型重新筛选、合并和编码处理的方法如下：利用ENVI软件对之前高分辨率卫星影像解译得出的植被类型图监督分类，首先设置可分离度阈值，当可分离度大于可分离度阈值时视为合格，否则对训练区做出调整；然后，通过最大似然法对训练区进行监督分类，设置似然度阈值，通过似然度与似然度阈值比较对训练区分类。

6.根据权利要求4所述的流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，其特征在于：可分离度阈值为1.8，似然度阈值选择单值，设为空。

7.根据权利要求1所述的流域尺度植被净初级生产力遥感精细反演方法，其特征在于：步骤S3中全约束最小二乘混合像元分解包括如下步骤：首先使用最小噪声分离变换达到数据降维的目的，然后计算纯净像元指数；接着通过设置纯净像元指数阈值选出较为纯净的像元投影到最小噪声分离变换变换主成分空间，最后结合n维可视化工具确定端元类型。