[发明专利]植被覆盖区土壤水分图制作方法、装置、储存介质及设备

权利要求书

1.一种植被覆盖区土壤水分图制作方法，其特征在于，包括：

利用卫星数据和实测植被冠层含水量数据建立待勘测区冠层含水量经验模型和本地参数化的水云模型，并根据所述冠层含水量经验模型和所述本地参数化的水云模型计算得到所述待勘测区裸土后向散射系数；

将AIEM模型、LUT方法模型、Oh模型、Dubois 模型与所述裸土后向散射系数进行耦合，得到土壤含水量图组；

基于土地利用类型图、黏土含量百分比图和坡度图对待勘测区所述土壤含水量图组进行分类及算法评估，得到三组评估结果；

从所述三组评估结果中筛选出每组中的精度最高的土壤含水量图，并将各类图组中的精度最高的土壤含水量图拼接，得到完整待勘测区土壤水分图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用卫星数据和实测植被冠层含水量数据建立待勘测区冠层含水量经验模型和本地参数化的水云模型，并根据所述冠层含水量经验模型和所述本地参数化的水云模型计算得到所述待勘测区裸土后向散射系数具体包括：

提取卫星数据中植被指数，并利用所述植被指数和实测植被冠层含水量数据建立植被指数耦合的冠层含水量经验模型，得到冠层含水量；

提取所述卫星数据中的HH极化后向散射系数和实测植被冠层含水量数据中的VV极化后向散射系数，根据所述HH极化后向散射系数和所述VV极化后向散射系数建立具有局部化参数的水云模型，并根据所述具有局部化参数的水云模型计算得到待勘测区裸土后向散射系数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述植被指数包括：NDVI、EVI、DVI和RVI。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将AIEM模型、LUT方法模型、Oh模型、Dubois 模型与所述裸土后向散射系数进行耦合，得到土壤含水量图组具体包括：

基于卫星数据和实测植被冠层含水量数据，使用AIEM模型生成AIEM模拟数据库；

基于所述AIEM模拟数据库，分析所述裸土后向散射系数和输入参数的响应形式，确定土壤水分与输入参数的关系构型，并利用所述实测植被冠层含水量数据和所述裸土后向散射系数建立经验模型，并将该模型作为第一土壤含水量图的绘制算法；

基于AIEM模拟数据库，使用代价函数建立了LUT方法，生成土壤水分反演结果和均方根高度反演结果，其中，所述土壤水分反演结果分别为第二土壤含水量图、第三土壤含水量图和第四土壤含水量图，所述均方根高度反演结果分别为第一均方根高度、第二均方根高度和第三均方根高度；

基于所述冠层含水量经验模型和裸土后向散射系数，使用Oh模型计算得到第五土壤含水量图和第四均方根高度；

将第一均方根高度、第二均方根高度、第三均方根高度和第四均方根高度作为Dubois模型的输入数据，根据所述裸土后向散射系数和所述冠层含水量经验模型，得到与四种均方根高度结果相对应的四种土壤水分反演结果，该反演结果分别为第六土壤含水量图、第七土壤含水量图、第八土壤含水量图和第九土壤含水量图。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于土地利用类型图、黏土含量百分比图和坡度图对待勘测区进行分类及算法评估，得到三组评估结果具体包括：

根据土地利用类型图、黏土含量百分比图和坡度图将所述待勘测区内的像素进行分类，并根据评价指标选择精度最高的算法，分别计算各类别对应的算法结果，得到三组评估结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述三组评估结果中筛选出每组中的精度最高的土壤含水量图，并将各类图组中的精度最高的土壤含水量图拼接，得到完整待勘测区土壤水分图具体包括：

从所述三组评估结果筛选出每组中的精度最高的土壤含水量图；

将每组中的精度最高的土壤含水量图进行拼接，得到完整待勘测区土壤水分图。