一种植被净初级生产力遥感估算方法技术

本发明专利技术公开了一种植被净初级生产力遥感估算方法，包括步骤：对遥感数据进行数据预处理；提取遥感数据中MODIS产品的LAI数据，计算FPAR；根据研究区的地理位置信息，包括经纬度和日期，计算天文辐射总量Q0；根据研究区域过往的总辐射和日照百分率数据，提取经验系数；使用Q0和经验系数计算太阳总辐射量SOL；根据FPAR和SOL计算光合有效辐射APAR；提取遥感数据中的土壤含水量和经验参数，计算当前的叶水势，并结合以往的经验系数计算水分胁迫因子提取气象数据中研究区的温度数据，计算温度胁迫因子f1(Ta)；根据f1(Ta)、和最大光能利用率，计算光能利用率ε；根据APAR和ε，计算净初级生产力NPP。本发明专利技术具有估算精度高的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及遥感分析、农业遥感应用研究领域，特别涉及一种植被净初级生产力遥感估算方法。
技术介绍
植被净初级生产力(NPP，NetPrimaryProduction)是绿色植物单位时间、单位面积所积累的有机物数量，是生态系统的基本数量特征之一，其大小直接反应生态系统自身的生物学特征和系统结构特征，以及环境因子对森林生长的综合影响。准确估算植被净初级生产力，对全球碳循环、陆地生态系统演化和生态系统碳汇以及生态调节过程的判定有着重要的作用及意义。近年来，随着遥感技术的发展，遥感技术逐渐被用于对植被初级生产力的估算，遥感在植被净初级生产力上的应用可以总结为三类模型：1、统计模型，如1975年Leith提出的Miami模型，1985年Uchijima提出的Chikugo模型等，该模型是通过测量样本区的真实NPP值，从遥感影像上获取NDVI/LAI值，建立NPP与NDVI/LAI间得相关关系，此方法属于经验模型，具有地域性特点，难以应用于别的区域；2、过程模型，如1987年Parton提出的Century模型，1996年Hunt提出的BIOME-BGC模型等，该模型获取的参数都是从植被生理角度出发，精度高，过程复杂，许多参数无法从遥感学角度获取，难以推广应用；3、光能利用率模型，如1993年Potter提出的CASA模型等，此模型是目前应用最多的模型，但是其水分胁迫系数和FPAR属于经验值，误差大、难以推广。现有技术中，周广胜、郑元润等利用卫星影像提取NDVI或LAI，建立与地面NPP实测值之间的回归分析模型对中国陆地植被的NPP进行了估算。这种方法只考虑了反映植被自身情况的一个参数(NDVI或LAI)，没有考虑气候、土壤等外在条件的影响，仅从遥感数据出发，造成估算的误差较大。而周才平、江洪等从植物的生态机理过程模型角度出发，利用MODIS遥感影像，采用BEPS过程模型对福建森林生态系统的NPP进行了评价。但是过程模型从植物的生态机理出发，结构复杂，所需的参数较多，难以得到推广。朴世龙、陈正华、董丹等根据不同的卫星遥感数据，采用CASA模型，估算了中国不同区域森林净初级生产力，验证了CASA模型的输入参数完全可以通过遥感手段直接获得，无需野外测定。但是CASA模型是针对于北美地区建立的，在其他地区的应用中，其模型参数是否有效及如何修正是一个难题。为此，寻求一种通过遥感手段能够有效获取植被净初级生产力的估算方法具有重要研究意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种植被净初级生产力遥感估算方法，该方法在对植被光合有效辐射的吸收比例(FPAR)和水分胁迫系数进行修正的基础上，建立适用于研究区的植被净初级生产力遥感估算模型，模拟研究区植被净初级生产力，解决野外实测NPP的困难，具有估算精度高的优点。本专利技术的目的通过以下的技术方案实现：一种植被净初级生产力遥感估算方法，包括步骤：(1)对遥感数据进行数据预处理；(2)提取遥感数据中MODIS产品的LAI数据，计算植被光合有效辐射吸收比例参数FPAR；(3)根据研究区的地理位置信息，包括经纬度和日期，计算天文辐射总量Q0；根据研究区域过往的总辐射和日照百分率数据，提取经验系数；使用天文辐射总量Q0和经验系数计算太阳总辐射量SOL；(4)根据步骤(2)得到的FPAR和步骤(3)得到的太阳总辐射量SOL计算光合有效辐射APAR；(5)提取遥感数据中的土壤含水量和经验参数，计算当前的叶水势，并结合以往的经验系数计算水分胁迫因子(6)提取气象数据中研究区的温度数据，计算温度胁迫因子f1(Ta)；(7)根据温度胁迫因子f1(Ta)、水分胁迫因子和最大光能利用率，计算光能利用率ε；(8)根据光合有效辐射APAR和光能利用率ε，计算净初级生产力NPP；NPP(x,t)＝APAR(x,t)×ε(x,t)；式中，x表示空间位置，t表示时间。优选的，所述遥感数据包括“高分一号”卫星影像数据、Landsat7卫星影像数据和MODIS产品MOD13A2级NDVI植被指数数据、MOD15A2级FPAR、LAI数据。优选的，步骤(1)中，对遥感数据进行数据预处理，包括辐射定标、大气校正以及几何精校正；所述辐射定标计算公式如下：L＝Gain×DN+Bias；式中，L为辐亮度，单位为W·m-2·sr-1·um-1，Gain为增益，单位为W·m-2·sr-1·um-1，DN为卫星载荷观测值，Bias为偏置，单位为W·m-2·sr-1·um-1；大气校正采用ENVI软件下的FLAASH模块；几何精校正采用图像对地图的方式进行，遥感数据中原始的MODIS数据为HDF格式，正弦投影(Sinusoidalprojection)，将其进行重投影、裁剪研究区等预处理，得到Geographic-WGS84投影的IMGAE文件。优选的，步骤(2)中，根据研究区LAI数据，降尺度处理后做基于像元的相关性分析，得到FPAR-LAI的相关性，根据相关性得到FPAR的计算公式如下：FPAR＝A·LAIB；其中，A、B均为通过拟合得到的参数。优选的，步骤(3)中，天文辐射总量的计算公式如下：式中，Q0单位为MJ·m-2·d-1，T为周期，I0为太阳常数13.67×10-4MJ·m-2·s-1，ρ为日地相对距离，ωθ为日落时角(rad)，为地理纬度，δ为太阳赤纬(rad)；日地相对距离ρ的计算公式为：日落时角ωθ的计算公式为：太阳赤纬δ的计算公式为：δ＝0.409sin(0.0172J-1.39)，J为年内的天数，从1月1日的0到12月31日的364；太阳总辐射量SOL的计算公式如下：SOL(x,t)＝Q0(a+bs)；式中，a,b为经验系数，s为日照百分率，s＝n/N，n为实际日照实数，N为最大日照实数，N＝24/π×ωθ。更进一步的，根据研究区历年各月的总辐射和日照百分率数据，做最小二乘法拟合，拟合公式中各月的经验系数即为经验系数a,b。优选的，步骤(4)中，光合有效辐射APAR的计算公式如下：APAR(x,t)＝FPAR(x,t)×SOL(x,t)×0.5；其中，0.5表示植被所能利用的太阳有效辐射(波长为0.4-0.7um)占太阳总辐射的比例。优选的，步骤(5)中，水分胁迫因子的计算公式如下：式中，为当前的叶水势，b为常数，取值0.009，ws为土壤水含量，为气孔半闭时的叶水势,取经验值-0.63Mpa，n为形状经验参数，取值5，rsmin取经验值1，ra相对较小，可忽略不计，rm取值4.5。优选的，步骤(6)中，温度胁迫因子f1(Ta)的计算公式如下：式中，Ta为气温，Tmax、Tmin、Topt分别为最高温度、最低温度和最适宜温度，最适宜温度采用生长旺季的平均温度。优选的，步骤(7)中，光能利用率ε的计算公式如下：式中，ε*为理想条件下的最大光能利用率，取常值0.389g.MJ-1。本专利技术与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：本专利技术以“高分一号”卫星可见光、近红外和TM热红外为数据源，借鉴CASA模型的基本架构，在对植被光合有效辐射的吸收比例(FPAR)和水分胁迫系数进行修正的基础上，建立适用于研究区的植被净初级生产力遥感估算模型，模拟研究区植被净初级生产力，解决野外实测N本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种植被净初级生产力遥感估算方法，其特征在于，包括步骤：(1)对遥感数据进行数据预处理；(2)提取遥感数据中MODIS产品的LAI数据，计算植被光合有效辐射吸收比例参数FPAR；(3)根据研究区的地理位置信息，包括经纬度和日期，计算天文辐射总量Q0；根据研究区域过往的总辐射和日照百分率数据，提取经验系数；使用天文辐射总量Q0和经验系数计算太阳总辐射量SOL；(4)根据步骤(2)得到的FPAR和步骤(3)得到的太阳总辐射量SOL计算光合有效辐射APAR；(5)提取遥感数据中的土壤含水量和经验参数，计算当前的叶水势，并结合以往的经验系数计算水分胁迫因子(6)提取气象数据中研究区的温度数据，计算温度胁迫因子f1(Ta)；(7)根据温度胁迫因子f1(Ta)、水分胁迫因子和最大光能利用率，计算光能利用率ε；(8)根据光合有效辐射APAR和光能利用率ε，计算净初级生产力NPP；NPP(x,t)＝APAR(x,t)×ε(x,t)；式中，x表示空间位置，t表示时间。

【技术特征摘要】
1.一种植被净初级生产力遥感估算方法，其特征在于，包括步骤：(1)对遥感数据进行数据预处理；(2)提取遥感数据中MODIS产品的LAI数据，计算植被光合有效辐射吸收比例参数FPAR；(3)根据研究区的地理位置信息，包括经纬度和日期，计算天文辐射总量Q0；根据研究区域过往的总辐射和日照百分率数据，提取经验系数；使用天文辐射总量Q0和经验系数计算太阳总辐射量SOL；(4)根据步骤(2)得到的FPAR和步骤(3)得到的太阳总辐射量SOL计算光合有效辐射APAR；(5)提取遥感数据中的土壤含水量和经验参数，计算当前的叶水势，并结合以往的经验系数计算水分胁迫因子(6)提取气象数据中研究区的温度数据，计算温度胁迫因子f1(Ta)；(7)根据温度胁迫因子f1(Ta)、水分胁迫因子和最大光能利用率，计算光能利用率ε；(8)根据光合有效辐射APAR和光能利用率ε，计算净初级生产力NPP；NPP(x,t)＝APAR(x,t)×ε(x,t)；式中，x表示空间位置，t表示时间。2.根据权利要求1所述的植被净初级生产力遥感估算方法，其特征在于，所述遥感数据包括“高分一号”卫星影像数据、Landsat7卫星影像数据和MODIS产品MOD13A2级NDVI植被指数数据、MOD15A2级FPAR、LAI数据。3.根据权利要求1所述的植被净初级生产力遥感估算方法，其特征在于，步骤(1)中，对遥感数据进行数据预处理，包括辐射定标、大气校正以及几何精校正；所述辐射定标计算公式如下：L＝Gain×DN+Bias；式中，L为辐亮度，单位为W·m-2·sr-1·um-1，Gain为增益，单位为W·m-2·sr-1·um-1，DN为卫星载荷观测值，Bias为偏置，单位为W·m-2·sr-1·um-1；大气校正采用ENVI软件下的FLAASH模块；几何精校正采用图像对地图的方式进行，遥感数据中原始的MODIS数据为HDF格式，正弦投影，将其进行重投影、裁剪研究区，得到Geographic-WGS84投影的IMGAE文件。4.根据权利要求1所述的植被净初级生产力遥感估算方法，其特征在于，步骤(2)中，根据研究区LAI数据，降尺度处理后做基于像元的相关性分析，得到FPAR-LAI的相关性，根据相关性得到FPAR的计算公式如下：FPAR＝A·LAIB；...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡月明，刘振华，胡曼琴，陈联诚，
申请(专利权)人：华南农业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44