[发明专利]一种集成多分辨率遥感数据的土壤侵蚀模数定量估算方法

权利要求书

1.一种集成多分辨率遥感数据的土壤侵蚀模数定量估算方法，其特征在于，按照如下步骤实现：

步骤S1：获取研究区预设年份内低空间分辨率地表反射率数据，进行预处理后计算低分辨率逐月NDMVI数据；获取研究区预设年份内无云少云条件下一个时期或若干时期的中等分辨率遥感数据，进行预处理后计算中等分辨率NDMVI数据；

步骤S2：对步骤S1所得到的低分辨率逐月NDMVI数据和中等分辨率NDMVI数据进行时空融合，生成融合后的中等分辨率逐月NDMVI数据；

步骤S3：获取研究区预设年份内高空间分辨率的遥感影像，并进行土地利用/土地覆盖分类，得到研究区域内的土地利用图；

步骤S4：计算逐月植被覆盖度与逐月生物措施因子；

步骤S5：收集降雨数据，并计算逐月降雨侵蚀力因子；

步骤S6：根据高空间分辨率影像提取工程措施信息，获取工程因子；

步骤S7：生成土壤可蚀性因子、坡长因子、坡度因子和耕作因子；

步骤S8：计算年土壤侵蚀模数。

2.根据权利要求1所述的一种集成多分辨率遥感数据的土壤侵蚀模数定量估算方法，其特征在于，在所述步骤S1中，还包括如下步骤：

步骤S11：获取研究区预设年份内低分辨率逐月地表反射率数据，包括红光波段和近红外波段的地表反射率数据；

步骤S12：获取研究区预设年份内无云少云条件下中等分辨率多光谱遥感数据，对中等分辨率多光谱遥感数据进行几何校正、大气校正预处理，生成中等分辨率地表反射率数据；对于通过不同传感器获取的中等分辨率遥感数据，进行光谱归一化处理；

步骤S13：以中等分辨率地表反射率数据为基准，对低分辨率逐月红光波段和近红外波段的地表反射率数据进行几何配准；

步骤S14：以低分辨率逐月地表反射率数据和中等分辨率地表反射率数据为基础，按照如下方式分别生成低分辨率逐月NDMVI数据和一个时期或若干时期的中等分辨率NDMVI数据：

其中，ρ_nir为近红外波段的地表反射率，ρ_red红光波段的地表反射率，R_min为红光波段反射率最小值，NIR_min为近红外波段反射率最小值。

3.根据权利要求1所述的一种集成多分辨率遥感数据的土壤侵蚀模数定量估算方法，其特征在于，在所述步骤S2中，还包括如下步骤：

步骤S21：对步骤S1所得到的低分辨率逐月NDMVI数据和中等分辨率NDMVI数据以及待计算月份按照如下方式进行时空FSDAF融合：

ΔR_high(x_ij,y_ij,b)＝ε_high(x_ij,y_ij,b)+ΔR_high(a,b)

其中：是预测t₂时刻的高分辨率影像；R_{high_1}(x_ij,y_ij,b)是已知的t₁时刻的高分辨率影像；ΔR(x_k,y_k,b)是像元从t₁至t₂时刻的变化值，w_k为对应的像元权重值；ΔR_high(a,b)是高分辨率影像中类别a在t₁至t₂期间内波段b的变化量，ε_high(x_ij,y_ij,b)是在低分辨率影像中第i个像元赋予对应的第j个高分辨率影像像元的残差值，i表示第i个低空间分辨率像元，j表示与低空间分辨率像元位置对应的第j个高空间分辨率像元，(x_ij,y_ij)指坐标位置，即第j个高空间分辨率像元对应坐标为(x_i,y_i)的低空间分辨率像元；

步骤S22：当低分辨率逐月NDMVI数据的数据质量低于预设阈值时，则对应月份的中等空间分辨率逐月NDWVI数据采用等差值的方法获取；

步骤S23：根据步骤S21和步骤S22，生成研究区内全年1-12月中等分辨率逐月NDMVI数据。