【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感，特别是涉及一种草原草地地上生物量的遥感估算方法。
技术介绍
1、草原是地球上分布最广泛的植被类型之一，它在全球碳循环和初级生产量研究中起着至关重要的作用。
2、草地地上生物量，英文全称为grasslandaboveground biomass，简写为agb，其是确定牧场载畜量的基本依据，也是决定畜牧产量的首要条件。快速准确估算草原地上生物量是草地生态系统研究中热点问题。传统的草地地上生物量测量方法是在研究区域内设置样地，进行采样，通常是采取植被割取、烘干、称重，这些传统的测量方法需要大量的人力、物力和时间成本，并且受到样地选择和生物量采样的影响，存在一定的局限性。遥感技术在草地地上生物量估算与监测中得到了广泛应用，它通过卫星、航空等遥感数据获取大范围地表信息。现有技术提出了一些基于遥感数据的草地地上生物量估算方法，这些方法结合了遥感数据，如多光谱、高光谱等数据，以提高估算的准确性和鲁棒性。
3、然而，这些卫星遥感数据的分辨率较低，会对数据的提取产生较大的影响，导致估算结果偏差过大。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种草原草地地上生物量的遥感估算方法，通过对气象数据进行插值处理，以丰富气象数据量，提高模型的鲁棒性；通过对温度、降雨量、遥感数据等裁剪和标定，以提高训练数据的多样性和精细度，增加模型的准确率；通过生物量相关系数，优化训练数据，使模型训练更高效、更可靠。
2、为实现上述目的，本专利技术
3、一种草原草地地上生物量的遥感估算方法，包括：
4、收集待估算草地的待分析历史气象数据和待分析遥感数据；
5、将所述待分析历史气象数据和所述待分析遥感数据输入到预设的生物量估算模型，得到目标生物量估算结果；
6、所述生物量估算模型的构建过程，包括：
7、采集预设区域的环境信息，整合得到环境数据库；所述环境数据库包括：预设高分遥感数据、预设生物量历史数据以及预设气象数据；所述预设气象数据包括：预设历史地表温度数据、预设降水量数据以及dem高程数据；
8、对所述预设气象数据进行插值处理，得到连续气象数据；
9、对所述预设历史地表温度数据和所述预设降水量数据进行裁剪和均值计算，得到气象数据像元值；
10、对所述预设高分遥感数据进行镶嵌、辐射定标、大气矫正以及裁剪，得到和预设区域对应的遥感影像数据；
11、提取所述遥感影像数据植被的指数，得到植被指数像元值；
12、根据所述气象数据像元值和所述植被指数像元值提取待分析点的像元数据；所述像元数据包括：全部所述待分析点的气象数据像元值和植被指数像元值；
13、根据所述像元数据，进行生物量相关度计算，得到生物量相关系数；
14、利用所述生物量相关系数对所述像元数据进行优化，得到特征数据集；
15、将所述特征数据集按照2：1的比例随机分为训练子集和测试子集；
16、将所述训练子集内的气象数据像元值作为预设随机森林回归模型的输入，将所述训练子集内的植被指数像元值作为预设随机森林回归模型的输出，利用均方根误差和相对误差作为预设随机森林回归模型的损失函数，对所述预设随机森林回归模型进行训练，得到训练完成的所述生物量估算模型。
17、优选地，所述植被指数像元值包括：归一化植被指数、增强型植被指数、差值植被指数、比值植被指数以及土壤调节植被指数。
18、优选地，对所述预设历史地表温度数据和所述预设降水量数据进行裁剪和均值计算，得到气象数据像元值，包括：
19、将所述预设高分遥感数据的投影方式更改为wgs1984，获得投影数据；
20、根据所述投影数据确定预设区域的坐标范围，得到预设投影范围；
21、根据所述预设投影范围对所述预设历史地表温度数据进行裁剪和均值计算，得到温度像元值。
22、优选地，所述生物量相关系数的计算公式为：rxy为关于x和y的相关系数；x为所述像元数据；y为所述预设生物量历史数据；n为采样点数量；为所述像元数据的均值；为所述预设生物量历史数据的均值；xi为第i个采样点的像元数据；yi为第i个采样点的预设生物量历史数据。
23、优选地，所述均方根误差的计算公式为：所述相对误差的计算公式为：re为所述均方根误差的计算结果；rmse所述相对误差的计算结果；xi为第i个采样点的实际生物量值；n为所述采样点的总数量；δx为预测生物量值。
24、优选地，对所述预设气象数据进行差值处理的工具为arcgis软件中地理统计分析工具。
25、优选地，提取所述遥感影像数据植被的指数，得到植被指数像元值，包括：
26、确定波段类型，并利用波段代数-波段运算对所述遥感影像数据进行信息提取，得到所述植被指数像元值。
27、优选地，根据所述气象数据像元值和所述植被指数像元值提取待分析点的像元数据，包括：
28、统计全部所述待分析点的经纬度坐标，得到点文件；
29、根据所述点文件，利用arcgis软件中spatial analyst工具对所述气象数据像元值和所述植被指数像元值进行数据提取，得到所述像元数据。
30、本专利技术公开了以下技术效果：
31、本专利技术提供了一种草原草地地上生物量的遥感估算方法，通过对气象数据进行插值处理，解决了气象数据不连续的问题，实现了对气象数据的丰富；通过对温度、降雨量、遥感数据等裁剪和标定，解决了训练数据的单一问题，实现了对训练数据多样性和精细度的提高；通过生物量相关系数，解决了训练数据质量较低的问题，实现了对训练数据的优化。
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1.一种草原草地地上生物量的遥感估算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种草原草地地上生物量的遥感估算方法，其特征在于，所述植被指数像元值包括：归一化植被指数、增强型植被指数、差值植被指数、比值植被指数以及土壤调节植被指数。
3.根据权利要求1所述的一种草原草地地上生物量的遥感估算方法，其特征在于，对所述预设历史地表温度数据和所述预设降水量数据进行裁剪和均值计算，得到气象数据像元值，包括：
4.根据权利要求1所述的一种草原草地地上生物量的遥感估算方法，其特征在于，所述生物量相关系数的计算公式为：Rxy为关于x和y的相关系数；x为所述像元数据；y为所述预设生物量历史数据；n为采样点数量；x为所述像元数据的均值；y为所述预设生物量历史数据的均值；xi为第i个采样点的像元数据；yi为第i个采样点的预设生物量历史数据。
5.根据权利要求1所述的一种草原草地地上生物量的遥感估算方法，其特征在于，所述均方根误差的计算公式为：所述相对误差的计算公式为：RE为所述均方根误差的计算结果；RMSE所述相对误差的计算结果；xi为第i个采样
6.根据权利要求1所述的一种草原草地地上生物量的遥感估算方法，其特征在于，对所述预设气象数据进行差值处理的工具为Arcgis软件中地理统计分析工具。
7.根据权利要求1所述的一种草原草地地上生物量的遥感估算方法，其特征在于，提取所述遥感影像数据植被的指数，得到植被指数像元值，包括：
8.根据权利要求1所述的一种草原草地地上生物量的遥感估算方法，其特征在于，根据所述气象数据像元值和所述植被指数像元值提取待分析点的像元数据，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种草原草地地上生物量的遥感估算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种草原草地地上生物量的遥感估算方法，其特征在于，所述植被指数像元值包括：归一化植被指数、增强型植被指数、差值植被指数、比值植被指数以及土壤调节植被指数。
3.根据权利要求1所述的一种草原草地地上生物量的遥感估算方法，其特征在于，对所述预设历史地表温度数据和所述预设降水量数据进行裁剪和均值计算，得到气象数据像元值，包括：
4.根据权利要求1所述的一种草原草地地上生物量的遥感估算方法，其特征在于，所述生物量相关系数的计算公式为：rxy为关于x和y的相关系数；x为所述像元数据；y为所述预设生物量历史数据；n为采样点数量；x为所述像元数据的均值；y为所述预设生物量历史数据的均值；xi为第i个采样点的像元数据；yi为第i个采样点的预设生物量...
【专利技术属性】
技术研发人员：王志国，马帅，宿建宇，王勇辉，
申请(专利权)人：内蒙古工业大学，
类型：发明
国别省市：
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