[发明专利]一种高分卫星数据陆表植被覆盖度反演方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及陆表遥感技术领域，具体涉及一种高分卫星数据陆表植被覆盖度反演方法及系统。

背景技术

植被覆盖度通常定义为绿色植被在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比，是刻画地表植被覆盖状况的重要参数。植被覆盖度在地表过程模拟中具有重要地位，例如在气候模式中是描述生态系统的重要生态气候参数，在水文生态模型中的空间分布和时间变化动态是能量和水循环的影响因子。另外，从一般的应用层面看，植被覆盖度在农业、林业、资源环境管理、土地利用、水文、灾害风险监测、干旱监测等领域都有广泛的应用。因此，实现准确、快速的获取高时空分辨率陆表植被覆盖度具有重要意义。

遥感技术能够提供地表的多源多维多时相信息，为高时空分辨率陆表植被覆盖度估算提供了有效手段。高分一号卫星是我国高分辨率(简称高分)对地观测系统重大专项的首发星，其搭载的4台宽视场成像仪(Wide Field View，WFV)可以获取16米空间分辨率、4天重访周期和800公里幅宽的多光谱数据。高分一号卫星WFV数据实现了高空间分辨率、多光谱与高时间分辨率相结合的光学遥感技术，为各种定量化应用奠定了基础，是高空间分辨率植被覆盖度快速、动态监测的有效数据源。但目前较为成熟和广泛应用的高空间分辨率遥感数据植被覆盖度反演算法多为经验性方法，不同的区域需要建立不同的反演模型，不利于推广和满足业务化产品生产需要。国产高分卫星数据需要能够业务化运行的陆表植被覆盖度反演方法，以发挥高分卫星数据在陆表植被状况监测中的巨大应用潜力。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有的高分卫星数据植被覆盖度反演方法多为经验性方法，不同的区域需要建立不同的反演模型。

为此目的，第一方面，本发明提出一种高分卫星数据陆表植被覆盖度反演方法，包括：

获取高分一号卫星宽视场成像仪WFV采集的影像数据，并对所述影像数据进行预处理，得到每个像元的地表反射率；

根据所述每个像元的地表反射率，得到每个像元的归一化植被指数NDVI；

分别判断每个像元的NDVI是否大于预设阈值；

若是，则根据陆表植被覆盖度神经网络反演模型对该像元进行植被覆盖度反演；

若否，则将该像元的植被覆盖度设置为零。

可选的，所述对所述影像数据进行预处理，包括：

对所述影像数据进行大气纠正，得到地表反射率数据；

对所述地表反射率数据进行几何纠正，得到空间精确定位的数据。

可选的，所述陆表植被覆盖度神经网络反演模型通过以下步骤建立：

根据预设冠层反射率模型以及多个预设模型参数，得到与多个预设陆表植被覆盖度一一对应的模拟冠层反射率；

根据高分一号卫星宽视场成像仪WFV的光谱响应函数，重采样所述模拟冠层反射率，得到与所述多个预设陆表植被覆盖度一一对应的WFV模拟光谱反射率以形成陆表植被覆盖度神经网络反演模型构建所需的训练样本集；其中，所述训练样本集中的一个训练样本由一个所述预设陆表植被覆盖度和与该预设陆表植被覆盖度对应的WFV模拟光谱反射率构成；

根据所述训练样本集，训练预设的神经网络模型，得到陆表植被覆盖度神经网络反演模型。

可选的，所述预设的神经网络模型包括输入层、中间层和输出层；

其中，所述输入层包括3个节点，所述3个节点分别对应WFV绿波段地表光谱反射率、WFV红波段地表光谱反射率和WFV近红外波段地表光谱反射率；

所述中间层包括6个节点；

所述输出层为1个节点，该节点为输入层输入的地表光谱反射率对应的植被覆盖度。

第二方面，本发明还提出一种高分卫星数据陆表植被覆盖度反演系统，包括：

预处理单元，用于对所述获取高分一号卫星宽视场成像仪WFV采集的影像数据进行预处理，得到每个像元的地表反射率；

NDVI获取单元，用于根据所述预处理单元得到的每个像元的地表反射率，得到每个像元的归一化植被指数NDVI；

判断单元，用于分别判断每个像元的NDVI是否大于预设阈值；

反演单元，用于在所述判断单元判断像元的NDVI大于预设阈值时，根据陆表植被覆盖度神经网络反演模型对该像元进行植被覆盖度反演；以及

在所述判断单元判断像元的NDVI不大于预设阈值时，将该像元的植被覆盖度设置为零。