[发明专利]基于多源遥感数据融合的林地干旱时空动态监测方法

权利要求书

1.基于多源遥感数据融合的林地干旱时空动态监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

选取MODIS数据与Landsat数据；

对数据进行预处理，包括几何校正、云检测、大气校正；

利用增强型时空自适应反射率融合ESTRAFM模型与SADFAT模型，模拟出MODIS对应时期的Landsat数据，并对模拟的数据进行真实性检验，分析数据的适用性，生成Landsat数据集；

对多源遥感融合数据进行干旱指标提取；

通过对融合数据的干旱指标进行分析，得到林地干旱时空动态变化。

2.基于权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对多源遥感融合数据进行干旱指标提取，包括根据构建的遥感影像图，提取地表温度。

3.基于权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对多源遥感融合数据进行干旱指标提取，包括根据构建的遥感影像图，利用单窗算法对温度、植被、干旱指数TVDI进行提取。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述ESTRAFM融合模型的实现方式是基于滑动窗口，具体实现包括以下步骤：

(1)相似像元搜索；

(2)候选像元权重计算：该权重综合了光谱、距离的近似程度；

(3)转移系数V的计算：利用线性回归算法得到混合像元向纯净像元的转移系数，同时对t₁和t₂的高、低分辨率反射率进行线性回归，将斜率作为转移系数，并假设在到这段时期内，转移系数不变；

(4)利用时间权重得到预测时相的中心像元反射率：利用t₁和t₂时相的高、低分辨率影像可分别得到对时相中心像元反射率的预测；其中，为了使t₀时相的预测反射率更准确，利用时间权重将两者进行融合；

依据步骤(1)～(4)，经过逐像元的计算操作后完成整幅影像的时空融合。

5.基于权利要求1的方法，其特征在于，提取干旱指标时进行地表温度反演，反演公式如下式所示：

式中：T_s表示地表实际温度；T₆表示TM第六波段的亮度温度；T_a表示大气等效温度；a、b是由亮度温度与热辐射强度的关系拟合出来的拟合系数，C和D是中间变量。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用NDVI-LST特征空间中的相应第31通道最大和最小温度，回归拟合获得温度植被干旱指数，不同时相的旱边和湿边方程分别为：

T_min＝a₁+b₁×NDVI

T_max＝a₂+b₂×NDVI

其中，T_min为在相应NDVI下的第31通道最小温度；T_max为在相应NDVI下的第31通道最大温度；a₁，b₁，a₂，b₂为回归系数，分别代表NDVI-T空间中旱边和湿边方程的截距和斜率。

TVDI越大，土壤湿度越低；相反，TVDI越小，土壤湿度越高。