[发明专利]一种基于EVI2季节变化曲线的年GPP估算方法及系统

权利要求书

1.一种基于EVI2季节变化曲线的年GPP估算方法，其特征在于，包括：

获取全年完整时间序列遥感影像，其中，所述遥感影像中包含近红外波段和红光波段；

对所述遥感影像进行定量化处理，获取时间序列地表反射率数据；

对所述时间序列地表反射率数据进行裁剪，提取出研究区范围内的地表反射率数据；

对所述研究区范围内的地表反射率数据中的近红外波段和红光波段进行波段运算，逐像素计算出每一期所述研究区遥感影像的EVI2时间序列数据；

对所述EVI2时间序列数据进行滤波处理；

对经过滤波处理后的EVI2时间序列数据逐像元计算曲线积分，得到∑EVI2；

基于植被类型，提取出预先建立的∑EVI2与GPP样本之间的估算模型；

基于所述得到的∑EVI2和所述估算模型估算出所述研究区范围内的年GPP。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述研究区范围内的地表反射率数据中的近红外波段和红光波段进行波段运算，逐像素计算出每一期所述研究区遥感影像的EVI2时间序列数据包括：

基于公式计算出所述EVI2时间序列数据，其中，ρ_NIR为近红外波段的反射率，ρ_RED为红光波段的反射率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对经过滤波处理后的EVI2时间序列数据逐像元计算曲线积分，得到∑EVI2包括：

基于公式计算出∑EVI2，其中，L为整个时间序列的长度，f(x_i)为一年中的第x_i天，N为将滤波后的时间序列曲线下的阴影面积分解成的份数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述EVI2时间序列数据进行滤波处理包括：

基于S-G滤波器对所述EVI2时间序列数据进行滤波处理。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述遥感影像进行定量化处理，获取时间序列地表反射率数据包括：

对所述遥感影像进行正射校正、几何校正、辐射定标以及大气校正，获取时间序列地表反射率数据。

6.一种基于EVI2季节变化曲线的年GPP估算系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取全年完整时间序列遥感影像，其中，所述遥感影像中包含近红外波段和红光波段；

处理模块，用于对所述遥感影像进行定量化处理，获取时间序列地表反射率数据；

裁剪模块，用于对所述时间序列地表反射率数据进行裁剪，提取出研究区范围内的地表反射率数据；

计算模块，用于对所述研究区范围内的地表反射率数据中的近红外波段和红光波段进行波段运算，逐像素计算出每一期所述研究区遥感影像的EVI2时间序列数据；

滤波模块，用于对所述EVI2时间序列数据进行滤波处理；

积分模块，用于对经过滤波处理后的EVI2时间序列数据逐像元计算曲线积分，得到∑EVI2；

提取模块，用于基于植被类型，提取出预先建立的∑EVI2与GPP样本之间的估算模型；

估算模块，用于基于所述得到的∑EVI2和所述估算模型估算出所述研究区范围内的年GPP。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述计算模块具体用于：

基于公式计算出所述EVI2时间序列数据，其中，ρ_NIR为近红外波段的反射率，ρ_RED为红光波段的反射率。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述积分模块具体用于：

基于公式计算出∑EVI2，其中，L为整个时间序列的长度，f(x_i)为一年中的第x_i天，N为将滤波后的时间序列曲线下的阴影面积分解成的份数。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述滤波模块具体用于：

基于S-G滤波器对所述EVI2时间序列数据进行滤波处理。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述处理模块具体用于：

对所述遥感影像进行正射校正、几何校正、辐射定标以及大气校正，获取时间序列地表反射率数据。