本發(fā)明涉及一種基于多源遙感數(shù)據(jù)的分段土壤水分脅迫系數(shù)的計算方法，屬于遙感技術(shù)與智慧農(nóng)業(yè)。

背景技術(shù)：

1、水資源是糧食生產(chǎn)必不可少的要素，隨著社會的不斷發(fā)展，水資源的供需矛盾日益凸顯，通過水資源精準(zhǔn)配置提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、保證糧食安全成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵問題。作物需水量的準(zhǔn)確計算是水資源精準(zhǔn)配置的基礎(chǔ)，土壤水分、作物長勢、地形地貌、溫度氣候等條件都是影響作物需水量的主要因素。因此，獲得準(zhǔn)確的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行土壤水分脅迫系數(shù)的計算對于作物需水量的估算具有重要意義。

2、土壤水分脅迫系數(shù)主要依靠獲取的土壤含水量和經(jīng)驗參數(shù)進(jìn)行計算獲得，傳統(tǒng)的土壤含水量依賴于土壤墑情的監(jiān)測設(shè)備，獲取的數(shù)據(jù)以點(diǎn)狀數(shù)據(jù)形式存在，難以獲取全地塊的土壤含水量信息，難以準(zhǔn)確反映土壤水分脅迫系數(shù)。因此，有人利用遙感衛(wèi)星獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行土壤含水量的反演進(jìn)而獲取土壤水分脅迫，但是沒有考慮不同土壤含水量范圍、不同作物種植類型對土壤含水量反演算法的影響。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于多源遙感數(shù)據(jù)的分段土壤水分脅迫系數(shù)的計算方法。該方法主要是基于多源遙感數(shù)據(jù)利用遙感技術(shù)分段進(jìn)行土壤水分脅迫系數(shù)計算。

2、本發(fā)明采取的技術(shù)方案為：

3、基于多源遙感數(shù)據(jù)的分段土壤水分脅迫系數(shù)的計算方法，包括步驟如下：

4、s1.獲取光學(xué)遙感影像，進(jìn)行作物種植結(jié)構(gòu)的提取，得到作物種植區(qū)的不同種植作物所在的區(qū)域劃分；

5、s2.?根據(jù)作物種植結(jié)構(gòu)的提取結(jié)果，在同一種種植作物區(qū)域內(nèi)，收集sar（合成孔徑雷達(dá)）影像數(shù)據(jù)，記錄影像數(shù)據(jù)獲取時間，對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲取影像遙感強(qiáng)度數(shù)據(jù)；

6、s3.?收集作物種植區(qū)內(nèi)的土壤含水量監(jiān)測站點(diǎn)的經(jīng)緯度信息、土壤含水量信息，根據(jù)影像獲取時間，選擇同一時刻或臨近時刻的所有站點(diǎn)土壤含水量監(jiān)測數(shù)據(jù)，并根據(jù)各個站點(diǎn)的經(jīng)緯度信息獲取sar影像上對應(yīng)位置的遙感強(qiáng)度值，每個站點(diǎn)的影像遙感強(qiáng)度值 x與土壤含水量值 y構(gòu)成一組數(shù)據(jù)，多個站點(diǎn)可以獲取多組對應(yīng)的數(shù)據(jù)；

7、s4.?分別以歷史同期監(jiān)測的土壤含水量數(shù)據(jù)值總體數(shù)據(jù)的20%和80%作為分段的閾值a和b，以a和b為閾值構(gòu)建出三個土壤含水量范圍的區(qū)間，各區(qū)間分別進(jìn)行后面的土壤含水量反演公式的確定；

8、s5.?在每個土壤含水量范圍內(nèi)，將步驟s3收集的數(shù)據(jù)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，利用多項式擬合、乘冪擬合指數(shù)擬合和對數(shù)擬合構(gòu)建反演算法，再分別計算各擬合公式 x與 y之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)r，利用測試數(shù)據(jù)集對反演算法進(jìn)行驗證，驗證通過后計算平均絕對誤差mae，構(gòu)建比值綜合評價指數(shù)rcei，選擇出該土壤含水量范圍內(nèi)的最優(yōu)的算法公式；

9、s6.?整合三個土壤含水量區(qū)間的土壤含水量最優(yōu)反演算法，得到整體土壤含水量反演公式，根據(jù)反演公式反向確定對應(yīng)的sar數(shù)據(jù)遙感強(qiáng)度閾值范圍，得到作物不同sar數(shù)據(jù)遙感強(qiáng)度對應(yīng)的土壤含水量分段反演公式；

10、s7.?對種植區(qū)的其它作物分別按照步驟s2-s6計算其對應(yīng)的土壤含水量分段反演公式；

11、s8.?獲取該作物種植區(qū)某時期的sar影像，先根據(jù)不同種作物進(jìn)行區(qū)域分類，分類后根據(jù)種植作物的種類選擇對應(yīng)的土壤含水量反演公式，再根據(jù)遙感強(qiáng)度值計算該強(qiáng)度值對應(yīng)的土壤含水量，進(jìn)而得到該作物種植區(qū)各區(qū)域的土壤含水量反演結(jié)果；

12、s9.?利用反演的土壤含水量數(shù)據(jù)計算出土壤水分脅迫修正系數(shù)。

13、上述方法中，

14、步驟s2中sar影像數(shù)據(jù)需要覆蓋作物種植區(qū)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理為對數(shù)據(jù)進(jìn)行多視處理、濾波、地理編碼、輻射定標(biāo)處理，得到修正后的遙感強(qiáng)度數(shù)據(jù)。

15、步驟s3中所述的土壤含水量信息包含土壤含水量的值和獲取時間。

16、步驟s5中所述的多項式擬合、乘冪擬合指數(shù)擬合和對數(shù)擬合公式如下：

17、，

18、，

19、，

20、，

21、，

22、a，b，c為待定參數(shù)；

23、皮爾遜相關(guān)系數(shù)r的計算公式為：

24、，

25、平均絕對誤差mae的計算公式為：

26、，

27、 x i為水文監(jiān)測數(shù)據(jù)的預(yù)測值， y i表示第i個水文監(jiān)測數(shù)據(jù)的真實(shí)值，表示第i個樣本經(jīng)過算法計算后得到的預(yù)測值；n為樣本個數(shù)。

28、步驟s5中比值綜合評價指數(shù)rcei的計算公式為：

29、，

30、 p為權(quán)重調(diào)節(jié)因子，取值與測試數(shù)據(jù)、建模數(shù)據(jù)所占比例相同； r為皮爾遜相關(guān)系數(shù)； mae為平均絕對誤差。

31、步驟s8中所述的土壤水分脅迫修正系數(shù)公式如下：

32、，

33、式中， k s為土壤水分脅迫修正系數(shù)； θ為遙感反演的土壤含水量； θ wp為凋蔫含水量； θ j為田間最大持水量，凋蔫含水量、田間最大持水量為農(nóng)業(yè)水利學(xué)經(jīng)驗參數(shù)，依據(jù)計算區(qū)域的實(shí)際情況確定。

34、本發(fā)明的有益效果是：

35、本發(fā)明基于多源遙感技術(shù)綜合利用定性分析與定量反演，通過對種植作物的類型的提取，劃分不同的作物種植區(qū)，針對不同的作物種植區(qū)，根據(jù)不同含水量的范圍區(qū)間分別建立不同的土壤含水量反演算法，實(shí)現(xiàn)土壤含水量的高精度反演，為大范圍作物需水量的動態(tài)估算提供準(zhǔn)確的計算參數(shù)，助力農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)灌溉、水資源的優(yōu)化配置，對其它區(qū)域的應(yīng)用具有明顯示范性。

技術(shù)特征：

1.基于多源遙感數(shù)據(jù)的分段土壤水分脅迫系數(shù)的計算方法，其特征是，包括步驟如下：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源遙感數(shù)據(jù)的分段土壤水分脅迫系數(shù)的計算方法，其特征是，步驟s2中sar影像數(shù)據(jù)需要覆蓋作物種植區(qū)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理為對數(shù)據(jù)進(jìn)行多視處理、濾波、地理編碼、輻射定標(biāo)處理，得到修正后的遙感強(qiáng)度數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源遙感數(shù)據(jù)的分段土壤水分脅迫系數(shù)的計算方法，其特征是，步驟s3中所述的土壤含水量信息包含土壤含水量的值和獲取時間。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源遙感數(shù)據(jù)的分段土壤水分脅迫系數(shù)的計算方法，其特征是，步驟s5中所述的多項式擬合、乘冪擬合指數(shù)擬合和對數(shù)擬合公式如下：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源遙感數(shù)據(jù)的分段土壤水分脅迫系數(shù)的計算方法，其特征是，步驟s5中比值綜合評價指數(shù)rcei的計算公式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源遙感數(shù)據(jù)的分段土壤水分脅迫系數(shù)的計算方法，其特征是，步驟s8中所述的土壤水分脅迫修正系數(shù)公式如下：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及基于多源遙感數(shù)據(jù)的分段土壤水分脅迫系數(shù)的計算方法，利用光學(xué)遙感影像進(jìn)行作物種植結(jié)構(gòu)的提取，在同一種種植作物區(qū)域內(nèi)收集SAR影像數(shù)據(jù)、土壤含水量監(jiān)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建土壤含水量范圍的區(qū)間，每個區(qū)間內(nèi)對每個站點(diǎn)的影像遙感強(qiáng)度值X與土壤含水量值Y構(gòu)成的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，構(gòu)建比值綜合評價指數(shù)RCEI選擇最優(yōu)算法，整合各區(qū)間得到整體土壤含水量反演公式，計算其它作物的土壤含水量反演公式，利用反演的土壤含水量數(shù)據(jù)計算出土壤水分脅迫修正系數(shù)。本發(fā)明基于多源遙感技術(shù)綜合利用定性分析與定量反演，針對不同的作物種植區(qū)，根據(jù)不同含水量的范圍區(qū)間分別建立不同的土壤含水量反演算法，實(shí)現(xiàn)土壤含水量的高精度反演。

技術(shù)研發(fā)人員：李志鵬,劉翠,張國棟,李洋,黃鵬飛
受保護(hù)的技術(shù)使用者：山東鋒士信息技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19