[发明专利]一种鄱阳湖湿地植被净初级生产力的遥感估算方法

说明书

本发明公开了一种鄱阳湖湿地植被净初级生产力的遥感估算方法，在鄱阳湖湿地区域内，获取遥感数据；对所述遥感数据进行预处理，得到降水量数据、植被覆盖指数、温度数据、热红外影像数据、地表真实反射率数据以及DEM数据；对预处理后的数据归一化处理；训练NPP估算模型；将归一化处理后的数据输入训练完成的NPP估算模型，评估特征变量在估算NPP模型中的重要性。本发明提供的鄱阳湖湿地植被净初级生产力的遥感估算方法中所采用的降水量数据、植被覆盖指数、温度数据、热红外影像数据、地表真实反射率数据以及DEM数据数据等多个生态特征，均可以从气象局所提供的遥感数据集中直接获得，这就能够提高估算过程中的采集数据的效率，进而提高估算效率。

技术领域

本发明涉及遥感数据分析技术领域，具体为一种鄱阳湖湿地植被净初级生产力的遥感估算方法。

背景技术

植被净初级生产力(NetPrimary Productivity,NPP)是指绿色植物在单位面积、单位时间内所累积的有机物数量，表现为光合作用固定的有机碳中扣除植物本身呼吸消耗的部分，这一部分用于植被的生长和生殖，也称净第一性生产力。NPP作为地表碳循环的重要组成部分,不仅直接反映了植被群落在自然环境条件下的生产能力，表征陆地生态系统的质量状况，而且是判定生态系统碳源/汇和调节生态过程的主要因子，在全球变化及碳平衡中扮演着重要的作用。植被NPP现在已广泛应用于土地利用评价、区域生态规划、植被长势监测、农作物估产、水士侵蚀评估、生态效益评估等方面。

现有技术中，针对生态特征对NPP影响的研究多针对温度、湿度、植被指数、土地利用类型和二氧化碳气体浓度等参数，较少同时降水量数据、植被覆盖指数、温度数据、热红外影像数据、地表真实反射率数据以及DEM数据数据等多个生态特征消耗等因素，且较少综合考虑每个特征对NPP估算的影响。

发明内容

本发明的目的在于提供一种鄱阳湖湿地植被净初级生产力的遥感估算方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种鄱阳湖湿地植被净初级生产力的遥感估算方法，包括：

在鄱阳湖湿地区域内，获取遥感数据；

对所述遥感数据进行预处理，得到降水量数据、植被覆盖指数、温度数据、热红外影像数据、地表真实反射率数据以及DEM数据；

对预处理后的数据归一化处理；

训练NPP估算模型；

将归一化处理后的数据输入训练完成的NPP估算模型，评估特征变量在估算NPP模型中的重要性。

进一步优选地，所述的降水量数据用于计算年累计降水数据；所述的植被覆盖指数通过MODIS数据由NDVI计算法获取植被指数最大值；所述温度数据，确定空气温度对植被生长的影响系数；所述的热红外影像数据和地表真实反射率数据通过大气传输方程法获取地表温度；所述的地表真实反射率数据通过监督分类法获取土地利用分类图；所述的DEM数据用于计算鄱阳湖湿地内坡度、坡向和高程。

进一步优选地，所述NPP估算模型为NPP＝APAR(x，t)×ε(x，t)，其中APAR(x，t)为像元x在t月所吸收的光合有效辐射，ε(x，t)为像元x在t月实际光能利用率。

进一步优选地，所述APAR的计算公式为：

APAR(x,t)＝PAR(x,t)*FPAR(x,t)，其中PAR(x,t)表示t时间在像元x处太阳总辐射量，FPAR(x,t)表示植被冠层对入射光合有效辐射的吸收比例。

进一步优选地，所述对预处理后的数据归一化处理，包括：

将相关遥感产品值都归一化到0-1。