[发明专利]一种从HJ-1卫星数据反演LAI的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种从HJ-1卫星数据反演LAI的方法，它是一种利用国产HJ-1卫星获得的数据反演高分辨率植被参数LAI的实用技术方法，能够应用在农业和环境监测等领域，属于卫星遥感技术领域。

背景技术

LAI是表征植被冠层结构最基本的参数之一，定义为单位地面面积上所有叶子单面表面积的总和。卫星遥感为大区域研究LAI提供了有效的途径。目前有多个传感器的全球LAI产品已经发布，这在一定程度上满足了许多研究的需要，但是同时也存在一些不足之处仍待进一步改进和完善。

1.高分辨率LAI产品尚未发布

目前发布的全球LAI产品中，有AVHRR的空间分辨率为16km的LAI产品，VEGETATION的空间分辨率为1km的LAI产品，POLDER的空间分辨率为6km的LAI产品以及MODIS的空间分辨率为1km的LAI产品等。这些产品的空间分辨率相对较低，到现在为止，尚未有高分辨率LAI产品发布。我国自主研发的星载HJ-1A/1B卫星CCD相机获取的数据具有较高的时间，空间和光谱分辨率，在遥感领域有广阔的应用发展空间，对植被等的定量分析具有重要价值。因此，研究基于HJ-1A/1B卫星CCD数据的LAI产品具有重要意义，不仅可以填充目前高分辨率LAI产品这一空白，还能促进国产卫星遥感数据的定量化遥感应用。

2.反演算法有待改进

全球LAI产品的反演方法有基于光谱植被指数的经验公式法，也有建立在物理模型基础上的查找表法和神经网络法。它们各具有优缺点，经验公式法物理基础薄弱，不具有普适性和扩展性；而后者有一定的物理基础，且算法具有高效性，因此在基于遥感数据生成全球LAI产品中得到应用。但是，由于遥感数据易受到天气条件的影响，基于这些反演方法得到的LAI产品具有一定的时空不连续性，制约了其进一步应用。

3.发明出发点

基于HJ-1A/1B卫星CCD数据，从遥感反射率数据之外寻找辅助信息参与植被LAI的反演，反演得到质量较高的高分辨率LAI产品，弥补当前高分辨率LAI产品的空缺。在反演过程中充分挖掘已有LAI产品所蕴含的时间序列动态变化信息，在一定程度上避免生成的高分辨率LAI产品出现当前中低分辨率LAI产品中的时空不连续现象。

发明内容

1、目的：本发明的目的在于提供一种从HJ-1卫星数据反演LAI的方法。它充分利用了已有LAI产品所蕴含的时间序列动态变化信息，可以在一定程度上避免现有LAI产品中出现的时空不连续现象从而保证反演LAI的质量，是一种利用国产HJ-1卫星获得的数据反演高分辨率的植被参数LAI的实用技术方法。

2、技术方案：本发明一种从HJ-1卫星数据反演LAI的方法，该方法具体步骤如下：

步骤一：利用滤波算法对经过投影转换的时间序列MODIS LAI产品进行滤波，生成时空连续的1km LAI数据，根据滤波后的LAI数据构建植被动态生长方程，将此信息引入LAI的反演过程。

步骤二：用冠层反射模型模拟冠层的反射率生成查找表，并结合已有HJ-1反射率数据的光谱特征进行查找表的调整，得到调整后的查找表，训练调整后的查找表得到从LAI到反射率的条件概率分布。

步骤三：基于动态贝叶斯网络的滤波推理算法将植被动态生长方程、条件概率分布和当前时刻HJ-1反射率数据结合起来，计算得到当前时刻LAI后验概率分布，如此循环得到时间序列上LAI的后验概率密度分布。

步骤四：根据已有的LAI后验概率密度分布计算得到时间序列LAI反演结果。

其中，步骤一所述的根据滤波后的LAI数据构建植被动态生长方程，其具体过程如下：

根据目前多数机理性植被生长模型对植被LAI变化过程的描述，LAI的动态变化可简化为，在植被的生长阶段：

LAI_t+1＝LAI_t+ΔLAI                                            (1)

在植被的衰落阶段：

LAI_t+1＝LAI_t*α                                               (2)