[发明专利]基于星地多源降水数据融合的冬小麦湿渍害遥感监测方法

权利要求书

1.一种基于星地多源降水数据融合的冬小麦湿渍害遥感监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、获取并整理地面雨量计观测降水数据集、卫星反演降水数据集、NDVI数据集、DEM数据、冬小麦生育期数据、农作物物候信息、冬小麦种植面积统计数据以及冬小麦种植区实地采样数据；

步骤2、将步骤1获取的DEM数据重采样到1 km空间分辨率，利用重采样的1 km栅格数据获取相同分辨率下的经纬度信息，得到1 km空间分辨率下的DEM数据及经纬度信息；

并对NDVI数据集进行预处理及时间序列重构，得到NDVI时间序列数据；

步骤3、通过分析冬小麦生育期数据、农作物物候信息中的冬小麦的物候历、冬小麦种植面积统计数据、冬小麦种植区实地采样数据与植被指数的对应关系，利用步骤2获得的NDVI时间序列数据，采用构建决策树的方法提取冬小麦种植面积空间信息，得到冬小麦种植面积；

步骤4、对原始粗分辨率的卫星反演降水数据集进行降尺度，得到降尺度的卫星降水数据，并利用地理加权回归克立金方法构建地面雨量计观测降水数据与降尺度的卫星降水数据和地理因子之间的空间关系模型，获取高质量、高分辨率的降水数据集；

利用地理加权回归克立金方法构建地面雨量计观测降水数据与降尺度的卫星降水数据和地理因子之间的空间关系模型，具体包括：

首先，采用地理加权回归法对地面雨量计观测降水数据和观测点对应的辅助变量数据进行局部拟合，观测点对应的辅助变量数据包括降尺度的卫星降水数据、步骤2获取的1 km空间分辨率下的DEM数据及经纬度信息，获取所有观测点位置处的回归参数及残差；

然后，利用最临近分配法获取1km空间分辨率的回归参数空间信息，并利用普通克里金法插值生成1km空间分辨率的残差信息；

最后，利用获取的1km分辨率的回归参数、辅助变量数据以及残差信息，通过地理加权回归克里金公式融合生成最后的1km空间分辨率高质量、高分辨率的降水数据集；

步骤5、基于步骤4融合生成的降水数据集，利用冬小麦湿渍害降水指标对冬小麦湿渍害可能发生区域进行空间监测；

步骤6、基于步骤5获取的基于融合降水的冬小麦湿渍害监测结果，结合步骤3获得的冬小麦种植面积对冬小麦受灾面积进行监测。

2.根据权利要求1所述的基于星地多源降水数据融合的冬小麦湿渍害遥感监测方法，其特征在于，NDVI是指植被覆盖指数，DEM是指数字高程模型。

3.根据权利要求1所述的基于星地多源降水数据融合的冬小麦湿渍害遥感监测方法，其特征在于，步骤2中，所述的预处理包括：影像拼接、投影转换、重采样和裁剪。

4.根据权利要求1所述的基于星地多源降水数据融合的冬小麦湿渍害遥感监测方法，其特征在于，步骤4中，对原始粗分辨率的卫星反演降水数据集进行降尺度，其降尺度的目标分辨率是1 km。

5.根据权利要求1所述的基于星地多源降水数据融合的冬小麦湿渍害遥感监测方法，其特征在于，步骤4中，所述的地理因子包括经纬度和海拔高度。