[发明专利]考虑不同覆盖度雨养、灌溉林的生态补水量空间展布方法

权利要求书

1.考虑不同覆盖度雨养、灌溉林的生态补水量空间展布方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、识别不同覆盖度的雨养林和灌溉林，并对其进行编号；

S2、基于研究区域中涉及的气象站，制取研究区域气象站泰森多边形并对其进行编号；

S3、基于林地类型数据、不同林地类型的植被覆盖度信息及研究区域气象泰森多边形的编号信息，进行数据整合获得Grid_Code数据；

S4、基于Grid_Code数据中的雨养林及灌溉林的覆盖度信息，确定其对应的不同月份的植被系数；

S5、基于Grid_Code数据中的雨养林及灌溉林覆盖度信息、气象站泰森多边形编号信息及植被系数，计算日及月的潜在蒸散发、实际需水量和有效降雨量；

S6、基于Grid_Code数据中的雨养林及灌溉林覆盖度信息和气象站泰森多边形编号信息以及日及月的潜在蒸散发、实际需水量和有效降雨量，对雨养林实际需水量进行修正；

S7、基于修正的实际需水量，计算月及年的实际需水量、有效降雨量及林地生态补水量；

S8、基于月及年的实际需水量、有效降雨量及林地生态补水量，确定月及年的雨养林、灌溉林的生态需水量和生态补水量，进而实现林地生态补水量的空间展布。

2.根据权利要求1所述的考虑不同覆盖度雨养、灌溉林的生态补水量空间展布方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：

S11、利用ArcGIS中的Intersect工具对历史土地利用数据进行识别，识别出历史上土地性质一直为林地的单元；

其中，识别出的林地单元的数据类型为矢量面图层数据；

S12、基于识别出的林地单元，选取两期相同季相高分遥感影像数据，分别对其进行预处理及面向对象的模糊逻辑分类处理，进而识别出两期数据中各林地单元的面积变化；

S13、基于识别出的林地单元的面积变化，将其中面积没有发生变化的林地单元作为雨养林，面积减少及增加的林地单元作为灌溉林；

S14、通过Intersect工具对识别出的雨养林数据和灌溉林数据进行处理，得到雨养林及灌溉林分布图；

其中，所述雨养林及灌溉林分布图的数据类型为矢量面图层数据；

S15、在矢量面图层数据中分别增加雨养林及灌溉林的Tpye_ID属性；

其中，雨养林的Tpye_ID为1，灌溉林的Tpye_ID为2；

S16、基于矢量面图层数据的Type_ID属性，利用植被归一化指数分别计算雨养林及灌溉林的植被覆盖度，并基于植被覆盖度计算结果对其进行编号。

3.根据权利要求2所述的考虑不同覆盖度雨养、灌溉林的生态补水量空间展布方法，其特征在于，所述步骤S16中的计算植被覆盖度Fveg的公式为：

Fveg＝(NDVI-NDVI_min)/(NDVI_max-NDVI_min)

式中，NDVI为植被归一化指数，NDVI_min为归一化指数最小值，NDVI_max为植被归一化指数最大值；

当Fveg≥75％时，为高覆盖度，75％Fveg≥45％时，为中覆盖度，当Fveg45％时，为低覆盖度；

所述步骤S16中，基于植被覆盖度计算结果进行编号的方法具体为：

在每种植被覆盖度数据中增加Fveg_ID属性，将Fveg_ID属性为高覆盖度、中覆盖度和低覆盖度分别编号为1、2和3。

4.根据权利要求3所述的考虑不同覆盖度雨养、灌溉林的生态补水量空间展布方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：

S21、基于研究区域内部及周边的n个气象站，通过ArcGIS中的Create Thiessen工具生成泰森多边形矢量面图层；

S22、基于研究区域范围内的矢量面图层，利用ArcGIS中的Clip工具对生成的泰森多边形矢量面图层进行裁剪，得到研究区域泰森多边形矢量面图层，并在其中为每个气象站增加对应的Station_ID属性；

S23、按照气象站编码从大到小的顺序，依次为Station_ID属性赋值1、2、3...n，实现对研究区域泰森多边形的编号。