[发明专利]一种河谷草地退化情况的信息数据采集及分析方法

权利要求书

1.一种河谷草地退化情况的信息数据采集及分析方法，其特征在于：该河谷草地退化情况的信息数据采集及分析方法的具体步骤如下：

S1：获取所测区域植被覆盖指数，通过遥感技术获得所测区域的NDVI数据；

S2：获取所测区域地形的数字高程模型数据，通过GPS、全站仪、航天影像或现有地形图获取所测区域的DEM数据；

S3：信息处理，对获得的NDVI和DEM数据进行了数据格式转换、镶嵌、投影转换及研究区提取处理；

S4：数据折算，将牲畜存栏量数据转换为标准绵羊单位，对山羊、驴、牛和马数量分别按0.8、3、5和6的比例进行折算；

S5：植被覆盖度反演，利用像元二分模型来反演草地植被覆盖度，其计算公式如下：

其中，F_c表示草地植被覆盖度，NDVI_soil为研究区纯裸土像元的NDVI值，NDVI_veg为纯植被覆盖像元的NDVI值，根据研究区NDVI图像直方图特点，在NDVI与覆盖度转化过程中，取研究区NDVI图像直方图的5％处NDVI值为NDVI_soil值，取95％处NDVI值为NDVI_veg值；

S6：草地退化等级划分，将草地退化程度分为未退化、轻度退化、中度退化、重度退化及极重度退化5级；

S7：草地退化冷/热点分析，利用Getis-Ord G_i*分析来识别退化草地的“热点”和“冷点”的空间格局，分析其演变特征，其计算公式为：

所述S7中的计算公式，其中，其中x_j是像素j的草地退化等级代码，w_i，j为像元i和j之间以距离规则定义的空间权重，同样空间范围相邻为1，不相邻为0，n为像素总数，此外：统计的是z值得分，z得分越高，热点的高值像元就越聚集，z得分越低，冷点的低值像元就越聚集；

S8：草地退化时空变化分析，根据S6中的草地退化等级的划分标准及其计算方法，制作三个时期段所测区域的草地退化等级分布图，统计各个时期不同退化等级草地的面积和比例；

S9：草地退化冷/热点分布与演化，将草地退化等级分为轻度改善、中度改善、高度改善和极高度改善，4个等级，并和S6中的5个等级，组成9个等级的代码，并通过此9个代码计算逐个像元Gi*的值，获得退化草地冷/热点分布图；

S10：河谷草地退化的海拔分异，通过S9中的退化草地冷/热点分布图和S8中的三个时期段所测区域的草地退化等级分布图，制作三个时期草地植被覆盖度变化比例随海拔变化的散点图；

S11：草地覆盖度分析，根据S10中的草地植被覆盖度变化比例散点图，制作草地退化与草地覆盖度的关系图，并将植被覆盖度按覆盖20％、40％、60％和80％和的阈值划分为低覆盖度、中低覆盖度、中覆盖度、中高覆盖度和高覆盖度5个等级，对各退化等级内的各覆盖度等级草地的比例进行统计，并分析草地退化与草地覆盖度的关系，以及NDVI的饱和缺陷对草地退化的影响；

S12：草地退化因素分析，根据S8中提到的三个时期段，进行三个时期段内的降雨量、气温数据采集并以时间为横轴制作成折线图，根据S4中的牲畜存栏量进行折算统计，并根据时间为横轴制作成数据折线图，并参照折线图进行分析；

S13：总结，根据MODIS NDVI数据及像元二分模型，反演植被覆盖度，对草地退化的时空变化特性分析，并得出结论。

2.根据权利要求1所述的一种河谷草地退化情况的信息数据采集及分析方法，其特征在于：所述S1中提到的NDVI数据采用长时间序列的MODIS数据。

3.根据权利要求1所述的一种河谷草地退化情况的信息数据采集及分析方法，其特征在于：在S1中，为降低云覆盖等噪音信息的干扰，对每年23期NDVI序列数据进行了Savitzky-Golay滤波处理，并利用最大值合成法(MVC法)合成年NDVI数据，用年内植被NDVI最大值代表年植被生长状况。

4.根据权利要求1所述的一种河谷草地退化情况的信息数据采集及分析方法，其特征在于：在S3中，为保持数据精度并使NDVI数据与DEM数据像元大小一致，将年NDVI数据和DEM重采样为50m×50m。