一种流域多尺度景观格局与水质指标关系研究方法技术

本发明专利技术公开了一种基于遥感影像数据的流域多尺度景观格局与水质指标关系研究方法，该方法包括1)利用多光谱遥感影像与高分辨率遥感影像，融合“图谱”特征提取流域景观源汇格局信息；2)基于数字高程模型数据(DEM)与土地利用分类数据，在划分流域最小水文响应单元后，计算改进后的景观空间负荷对比指数；3)通过分别计算景观格局指数、水质指标的Spearman相关系数，构建全面且冗余度低的景观格局指数体系与水质指标体系；4)利用多变量分析与典范对应分析方法，分别在多时空尺度下研究景观格局指数与水质指标的关系。本发明专利技术通过改进一种景观指数，并在后续的分析中考虑时空等尺度对景观格局与非点源污染关系过程的影响，使得分析结果更具生态学效应，有效解决了传统分析方法在分析二者关系时最佳研究尺度不确定的问题。

Research method of relationship between multi-scale landscape pattern and water quality index in River Basin

The invention discloses a method for studying the relationship between watershed multi-scale landscape pattern and water quality index based on remote sensing image data. The method comprises: 1) extracting watershed landscape source-sink pattern information by using multi-spectral remote sensing image and high-resolution remote sensing image, and 2) extracting watershed landscape source-sink pattern information based on digital elevation model data (DEM) and land. Using the classified data, the improved landscape spatial load contrast index was calculated after dividing the minimum hydrological response unit of the basin. 3) By calculating the Spearman correlation coefficients of landscape pattern index and water quality index respectively, a comprehensive and redundant landscape pattern index system and water quality index system were constructed. 4) Multivariable analysis was used. With the canonical correspondence analysis method, the relationship between landscape pattern index and water quality index was studied in multi-temporal scale. The invention improves a landscape index and considers the influence of spatial and temporal scales on the relationship between landscape pattern and non-point source pollution in the subsequent analysis, so that the analysis result has more ecological effect and effectively solves the problem of uncertainty of the best research scale in the traditional analysis method when analyzing the relationship between the two.

【技术实现步骤摘要】
一种流域多尺度景观格局与水质指标关系研究方法
本专利技术涉及遥感技术与景观生态学
，具体来说，涉及一种基于遥感技术的流域多尺度景观格局与水质指标关系研究方法。
技术介绍
流域的空间异质特性决定了景观结构复杂性，融合“图-谱”特征信息的互补优势，能够最大程度提升流域非点源污染景观源汇格局关键区提取的精准度和智能性。结合非点源污染生态过程，非点源污染物由产生地随地表径流等过程汇集到水体的过程中要经过不同的源汇类型景观格局，因此景观格局的源汇类型组成、空间结构及排列方式等势必会影响非点源污染物的传输，进而影响水质质量。流域在面对农业污染物质排放受到集约化农业发展的压力，难以实现减量的社会经济发展条件下，需要在流域非点源污染景观源汇格局空间结构及其配置对水质影响关系方面定量化科学理论与方法支持。现有的景观格局研究中，景观指数的计算结果不具备生态学意义，相比于网格化的源汇类型数据，以一个数值计算结果来反映研究尺度下的景观格局特点是不具备说服力的，究其根本，传统景观指数的计算结果不具备空间差异性。除此之外，现有的研究往往忽视景观格局与水质指标关系中的尺度效应，不同研究尺度下，景观格局对某类或某几类水质指标的作用会有显著差异。基于此的景观格局与水质指标关系研究结果必将存在一系列的问题
技术实现思路
针对相关技术中的上述技术问题，本专利技术提出了一种基于遥感技术的流域多尺度景观格局与水质指标关系研究方法，有效解决了传统分析方法在分析二者关系时最佳研究尺度不确定的问题。利用多光谱遥感影像与高分辨率遥感影像提取地表源汇类型信息，利用DEM数据与地表土地利用数据划分最小水文响应单元，在计算基于最小水文响应单元的景观空间负荷对比指数的基础上，利用秩分析方法构建全面且冗余度低的景观指数与水质指标体系，最后采用多变量相关分析与典范对应分析方法在不同的时空尺度下分析景观格局指数与水质指标间的相关关系。为实现上述技术目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于遥感技术的流域多尺度景观格局与水质指标关系研究方法，包括以下步骤：步骤S1，融合“图谱”特征的流域景观源汇格局信息提取；步骤S2，所述基于最小水文单元的景观空间负荷对比指数计算；步骤S3，所述景观格局指数与水质指标体系构建，用于构建全面且冗余度低的景观指数体系与水质指标体系；步骤S4，所述景观格局指数与水质指标选取模块和景观格局指数与水质指标关系研究；进一步的，步骤S1包括：(1)遥感影像“图谱”特征提取，用于对高空间分辨率卫星影像的形状、纹理特征提取以及对中分辨率多光谱卫星影像的光谱波段信息提取工作；(2)融合“图谱”特征的景观类型提取，用于根据不同景观特有的形状、纹理信息以及在不同波段反射率的变化来区分进而提取景观源汇类型信息；进一步的，步骤S2包括：(1)最小水文响应单元划分，用于划分指数计算的最小研究尺度；(2)源汇景观类型修正及地理影响因素修正，用于衡量非点源污染物在流域内传输时受到地理因素的影响程度；(3)景观空间负荷对比指数计算公式表示为：HRULCIi＝Wi*Ai其中，i表示某一具体HRU，Ai表示该HRU的面积，Wi表示该HRU对非点源污染物的产生/抑制系数，Wi受土地利用方式、土壤性质、降水量以及化肥施用量等的影响，考虑非点源污染物由HRU产生/衰减并最终进入水体的过程，需对不同地理因素进行修正，Wi可表示为：Wi＝F(L,P,R,D,N,S,F,A)其中，L代表土地利用类型修正系数，P代表坡度修正系数，R代表年均降水量修正系数，D代表距离因素修正系数，N代表NDVI修正系数，S代表土壤质地修正系数，F代表化肥施用量修正系数，A代表土壤有效含水量的修正系数。同时，为使不同HRU之间的空间负荷对比指数可以比较，对不同景观源汇类型的污染物修正系数进行标准化处理，即：其中Wi是某种土地利用景观的非点源污染物修正系数，WMAX是指流域景观内土地利用景观下非点源污染物修正系数的最大值。若HRU中有多种非点源污染物，则：HRULCIXY＝HRULCIX+HRULCIY其中，HRULCIY是非点源污染物Y在HRU中的景观负荷指数，HRULCIXY是污染物X和Y在HRU中的景观负荷指数总和。对于子流域，非点源污染景观负荷指数的计算表示为：其中N代表子流域中景观类型为源景观的HRU总数目，i代表HRU。进一步的，步骤S4包括：(1)多时空研究尺度选择，用于根据研究区源汇景观及水文时期特点，选择具有代表性的时间尺度(植被关键物候期)和空间尺度(流域尺度、集水区尺度、缓冲区尺度)作为关系研究的研究尺度；(2)景观格局指数体系与水文指标体关系分析，用于在多时空尺度下研究两者间的相关关系。采用上述技术方案后，本专利技术的有益效果：景观格局与水质指标的关系研究是遥感技术在流域非点源污染生态过程研究中的重要应用，考虑生态过程的尺度效应，研究在不同时空尺度下景观格局对水质指标的关系有助于选取研究的最佳尺度。本专利技术针对非点源污染时空差异性大的特点，改进了景观空间负荷对比指数，适用于各种尺度下的流域研究，其中景观格局指数与水质指标的构建环节解决了指标间冗余度高这一问题。本专利技术有助于优化流域内非点源污染景观源汇格局，同时对流域内生态评价及非点源污染防控具有重要意义。具体实施方式下面将对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提出的一种基于遥感技术的流域多尺度景观格局与水质指标关系研究方法，技术方案是这样实现的：一种基于遥感技术的流域多尺度景观格局与水质指标关系研究方法，包括以下步骤：步骤S1，融合“图谱”特征的流域景观源汇格局信息提取；步骤S2，所述基于最小水文单元的景观空间负荷对比指数计算；步骤S3，所述景观格局指数与水质指标体系构建，用于构建全面且冗余度低的景观指数体系与水质指标体系；步骤S4，所述景观格局指数与水质指标选取模块和景观格局指数与水质指标关系研究；进一步的，步骤S1包括：(1)遥感影像“图谱”特征提取，用于对高空间分辨率卫星影像的形状、纹理特征提取以及对中分辨率多光谱卫星影像的光谱波段信息提取工作；(2)融合“图谱”特征的景观类型提取，用于根据不同景观特有的形状、纹理信息以及在不同波段反射率的变化来区分进而提取景观源汇类型信息；进一步的，步骤S2包括：(1)最小水文响应单元划分，用于划分指数计算的最小研究尺度；(2)源汇景观类型修正及地理影响因素修正，用于衡量非点源污染物在流域内传输时受到地理因素的影响程度；(3)景观空间负荷对比指数计算公式表示为：HRULCIi＝Wi*Ai其中，i表示某一具体HRU，Ai表示该HRU的面积，Wi表示该HRU对非点源污染物的产生/抑制系数，Wi受土地利用方式、土壤性质、降水量以及化肥施用量等的影响，考虑非点源污染物由HRU产生/衰减并最终进入水体的过程，需对不同地理因素进行修正，Wi可表示为：Wi＝F(L,P,R,D,N,S,F,A)其中，L代表土地利用类型修正系数，P代表坡度修正系数，R代表年均降水量修正系数，D代表距离因素修正系数，N代表NDVI修正系数，S代表土壤质地修正系数，F代表化肥施用量修正系数，A代表土壤有效含水量的修正系数。同本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遥感技术的流域多尺度景观格局与水质指标关系研究方法，包括融合“图谱”特征的流域景观源汇格局信息提取模块、基于最小水文单元的景观空间负荷对比指数计算模块、景观格局指数与水质指标选取模块和景观格局指数与水质指标关系研究模块；其中，所述融合“图谱”特征的流域景观源汇格局信息提取模块，用于提取源汇景观类型信息；所述基于最小水文单元的景观空间负荷对比指数计算模块，用于计算一种改进后的景观空间负荷对比指数；所述景观格局指数与水质指标选取模块用于建立选取全面且独立的指数与指标体系；所述景观格局指数与水质指标关系研究模块用于研究在多时空角度下景观格局与水质指标间的相关关系。

【技术特征摘要】
1.一种基于遥感技术的流域多尺度景观格局与水质指标关系研究方法，包括融合“图谱”特征的流域景观源汇格局信息提取模块、基于最小水文单元的景观空间负荷对比指数计算模块、景观格局指数与水质指标选取模块和景观格局指数与水质指标关系研究模块；其中，所述融合“图谱”特征的流域景观源汇格局信息提取模块，用于提取源汇景观类型信息；所述基于最小水文单元的景观空间负荷对比指数计算模块，用于计算一种改进后的景观空间负荷对比指数；所述景观格局指数与水质指标选取模块用于建立选取全面且独立的指数与指标体系；所述景观格局指数与水质指标关系研究模块用于研究在多时空角度下景观格局与水质指标间的相关关系。2.根据权利要求1所述的基于遥感影像数据的流域多尺度景观格局与水质指标关系研究方法，所述融合“图谱”特征的流域景观源汇格局信息提取模块具体包括：遥感影像“图谱”特征提取单元，用于对高空间分辨率卫星影像的形状、纹理特征提取以及对中分辨率多光谱卫星影像的光谱波段信息提取工作；融合“图谱”特征的景观类型提取单元，用于根据不同景观特有的形状、纹理信息以及在不同波段反射率的变化来...

【专利技术属性】
技术研发人员：张新，刘玉琦，崔锦甜，
申请(专利权)人：中国科学院遥感与数字地球研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11