基于统计数据和遥感影像数据的区域化肥投入空间化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于统计数据和遥感影像数据的区域化肥投入空间化方法，包括以下步骤：S1、获取归一化植被指数NDVI时间序列数据，并进行平滑处理；S2、利用所述数据提取分类特征，并采用决策树分类方法对种植模式进行分类；S3、在不同种植模式下进行NDVI时间序列主成分分析，并提取多个主成分；S4、对化肥投入数据和其中两个主成分进行尺度匹配，并利用尺度分配的结果分析不同种植模式下化肥投入数据与这两个主成分的关系，选取能够反映化肥投入所造成的生产力的差异的主成分进行化肥投入的空间化。本发明专利技术能够从本质上全面地反映化肥投入的空间分布，且能够获得很好的区分度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及农业非点源污染和遥感空间化
尤其涉及一种统计数据和遥感影像数据相结合的区域化肥投入空间化方法。
技术介绍
化肥是农业生产中一项至关重要的生产性资源，在粮食增产中起着重要的作用。 化肥投入的大幅度增加，在不断提高作物产量的同时，还带来了水体富营养化、土壤物理和化学属性恶化、地下水污染、生物多样性丧失等一系列严重的生态环境问题，是农业非点源污染的主要类型之一。加上人们越来越关注环境保护和食品安全问题，将来随着生产环境标准和食品检疫标准的逐渐严格，化肥的使用将受到严格限制。因此，研究区域化肥投入存在的空间差异性，不仅是对农田化肥投入进行优化配置，实现农田集约化、科学化管理的基础，更是农业非点源污染研究中建立分布式模型的需要。基于统计数据的农业化肥投入属于社会经济数据，社会经济数据空间化是当前地理科学、社会科学共同关注的焦点之一。社会经济数据以区域为单位进行统计，而这些统计单元一般都是一些大小各异的行政单元，在这些行政单元内一个单元赋予同一个数值，生成区域内指标的均勻分布，不同区域间突变分布的特点，这显然不能代表统计数据的实际分布情况。在实际的空间分布中，统计单元内的数据常常不是均勻分布的，相邻统计单元的边界处分布也是连续的。这些数据妨碍了经济地理学与自然地理学的数据共享，抑制了人文地理学理论的发展及其对GIS等新技术的运用。要解决这些问题，迫切需要建立一定分辨率的基础地理单元，将社会经济数据转化到一个可以方便操作、分析的数据平台。社会经济数据数据空间化就是最好的解决方法之一，即将以行政区域为单元的统计数据展布到一定尺寸的地理网格上。社会经济数据空间化方法的一个重要特征是单元内的容量不变性，即空间分配过程不影响原有属性值对整个单元总量或平均值的表达。空间化的方法可以归纳为以下四种(1)密度分配通过分布函数、控制区或控制函数的方法将统计指标的数量以密度分配的方式分配到空间上。(2)邻域关系利用地理变量在空间上的相互依赖关系，通过邻域的值来估计所在位置的值。可通过简单的插值方法或空间自相关方法来估计。( 地理变量之间的相关关系通过一个变量的分布差异去估计另一个变量的空间差异。这种关系可能是非线性和不确定的。(4)分形方法分形具有自相似和自仿射特征，其局部通过变换与整体相等或相似。根据分形分析检验地理实体分布的分形特征并提取参数，然后通过分形模拟的方法可能实现对密度分布的估计。社会经济数据根据属性变量性质不同，可以将变量分为广延量(extensive)和强度量(intensive)，当区域被分成一系列子区域，如果区域的值是子区域的加权平均值，这个变量就叫广延量，如果区域的值是子区域的和，这个变量就叫强度量。社会经济数据空间化的研究目前主要集中在人口数据的空间化、⑶P(GroSS Domestic Product，国内生产总值)空间化以及空间化方法的改良上。处理这一类问题的方法主要是使用面域加权，实际上是多边形叠加(polygon overlay)，就是将目标区和源区叠加，分别计算各交叉区域的属性值，再按目标区计算，也有学者将其称为“比例分配”。由于该方法不能只考虑面积作为分配的权重，于是学者们开始使用面积以外辅助的信息，即“借力”，使用控制区的面域加权或者是使用回归关系的面域加权。目前世界上这种“借力”方法的研究最主要集中在人口数据的空间化上。社会经济数据具有区别于自然地理数据的特点，应用辅助数据研究面插值是未来发展的趋势，特别是遥感数据作为辅助数据的研究有着很大的发展潜力。在对化肥投入的空间变异研究中，学者们研究的着重点在于大尺度上(国家尺度)的化肥施用对粮食产量的影响，有的是直接进行定性的分区，有的是在行政界线的基础上对投入进行分区。还有的是划分为高投入、中投入、低投入，每种投入都有具体的定义， 可以认为是一种半定量或者定性的方式。在将化肥投入空间化到一定的网格尺度方面，目前研究几乎还处于空白。农田系统是一个非常复杂的系统，农业投入受到诸多因素的影响， 它有别于人口数据，简单地应用辅助数据进行面域加权的数学方法还不能够从本质上全面地反映化肥投入的空间分布。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题本专利技术要解决的技术问题是如何提供一种能够从本质上全面地反映化肥投入的空间分布，且获得较好的区分度的化肥投入空间化方法。( 二 )技术方案为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种，包括以下步骤Si、获取归一化植被指数NDVI时间序列数据，并对该数据进行平滑处理；S2、利用所述数据提取分类特征，并根据该分类特征采用决策树分类方法对作物种植模式进行分类；S3、在不同类型的种植模式下进行NDVI时间序列主成分分析，并提取多个主成分；S4、对统计获得的化肥投入数据和其中前2个主成分进行尺度匹配，并利用尺度分配的结果分析不同种植模式下化肥投入数据与这两个主成分的关系，利用前2个主成分中能够反映化肥投入所造成的农用地生产力的差异的主成分进行化肥投入的空间化，所述化肥投入数据包括投入的化肥种类数据和数量数据，主成分按照与化肥投入存在的关系的显著性从大到小排列。其中，步骤S3中的所述主成分分析针对各种植模式的NDVI时间序列分别进行，分析时首先针对每种种植模式提取6个主成分，这6个主成分从不同方面反映了农用地生产力的状况，然后对各种植模式下前2个主成分的特征向量进行分析来认识前2个主成分分别代表的物理意义。其中，在步骤S4中使用各种植模式下化肥投入数据与该种植模式6个主成分中的前2个主成分进行相关分析，找到各种植模式下与化肥投入存在一定关系的主成分。其中，步骤S4中进行尺度匹配的方法为将化肥投入数据和前2个主成分都匹配4到像元尺度或乡镇尺度上。其中，步骤Sl中，利用权重滑动平均滤波法^tvizky-Golay对MODIS NDVI时间序列数据进行平滑滤波。其中，利用中分辨率成像光谱仪获得NDVI时间序列数据。(三)有益效果本专利技术通过统计数据和遥感影像数据相结合进行区域化肥投入空间化，试验证明，该方法从本质上全面地反映化肥投入的空间分布，且能够获得很好的区分度。附图说明图1是本专利技术的方法流程图；图2是NDVI时间序列平滑前后对比图；图3是北京北部山区2000年作物种植模式分类图；图4是对不同种植模式的主成分分析得到的前2个成分的特征向量曲线图；图5是不同种植模式的第一主成分(也称为主成分一)与化肥投入散点图；图6是不同种植模式的第二主成分(也称为主成分二)与化肥投入散点图；图7是三种种植模式下化肥投入空间分配结果图。具体实施例方式下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细说明。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。如图1所示，本专利技术包括以下步骤首先利用MODIS NDVI时间序列数据(为遥感影像数据)进行作物种植模式的分类。包括MODIS NDVI时间序列数据获取及处理、作物种植模式的分类和分类精度评价。SUMODIS NDVI时间序列数据的获取与处理植被的遥感数据中包含了叶子及其生长状况等综合信息，这些信息直接指示作物干物质的积累以及生物量的多少。一些研究指出NDVI与作物产量、生物量有较好的相关性，并且用于表征农田生产力。因此，本专利技术采用中分辨率成像光谱仪(MODIS)的NDVI时间序本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种基于统计数据和遥感影像数据的区域化肥投入空间化方法，其特征在于，包括以下步骤：Ｓ１、获取归一化植被指数ＮＤＶＩ时间序列数据，并对该数据进行平滑处理；Ｓ２、利用所述数据提取分类特征，并根据该分类特征采用决策树分类方法对作物种植模式进行分类；Ｓ３、在不同类型的种植模式下进行ＮＤＶＩ时间序列主成分分析，并提取多个主成分；Ｓ４、对统计获得的化肥投入数据和其中前２个主成分进行尺度匹配，并利用尺度分配的结果分析不同种植模式下化肥投入数据与这两个主成分的关系，利用前２个主成分中能够反映化肥投入所造成的农用地生产力的差异的主成分进行化肥投入的空间化，所述化肥投入数据包括投入的化肥种类数据和数量数据，主成分按照与化肥投入存在的关系的显著性从大到小排列。

【技术特征摘要】
1.一种基于统计数据和遥感影像数据的区域化肥投入空间化方法，其特征在于，包括以下步骤S1、获取归一化植被指数NDVI时间序列数据，并对该数据进行平滑处理；S2、利用所述数据提取分类特征，并根据该分类特征采用决策树分类方法对作物种植模式进行分类；S3、在不同类型的种植模式下进行NDVI时间序列主成分分析，并提取多个主成分；S4、对统计获得的化肥投入数据和其中前2个主成分进行尺度匹配，并利用尺度分配的结果分析不同种植模式下化肥投入数据与这两个主成分的关系，利用前2个主成分中能够反映化肥投入所造成的农用地生产力的差异的主成分进行化肥投入的空间化，所述化肥投入数据包括投入的化肥种类数据和数量数据，主成分按照与化肥投入存在的关系的显著性从大到小排列。2.如权利要求1所述的基于统计数据和遥感影像数据的区域化肥投入空间化方法，其特征在于，步骤S3中的所述主成分分析针对各种植模式的NDVI时间序列分别进行，分析时首先针对每种种植模式提取6个主成分，这6个主成分从...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙丹峰，李红，张微微，周连第，王雅，刘建光，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：11