条件植被温度指数的时空尺度上推方法研究

发布时间：2017-12-25 09:11

本文关键词：条件植被温度指数的时空尺度上推方法研究　出处：《中国农业大学》2017年博士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：关中平原农业干旱的季节性和区域性特征明显,对农业生产等造成严重影响。遥感技术可精确、客观和灵活地获取大范围区域的干旱的发生、持续时间和严重程度等信息,实现区域级的农业干旱监测。目前,国内外研究者基于归一化植被指数(NDVI)、地表温度(LST)及其彼此间关系发展了较多旱情遥感监测的理论和方法。条件植被温度指数(VTCI)既考虑了 NDVI的变化,又考虑了在NDVI相同条件下LST的变化,相对于其他干旱监测方法能更准确监测某一研究区域在特定年内的干旱的发生和发展。地表干旱是一个复杂多变的现象,其状态和过程在不同时间和空间尺度表现出不同的时、空分布特征和变异特征,某种尺度上反演的旱情信息只能反映该尺度上旱情的格局和过程。因此,在实际应用中需将某一时、空尺度的旱情信息转换为另一尺度以更有效地表现旱情特征和综合利用。不同时、空尺度遥感影像表征的信息间不是简单平均关系,而是与地表状况和目标参数的性质相关。因此开发多时、空尺度VTCI的尺度转换方法以综合和有效利用多尺度旱情信息成为农业定量遥感的一个重要课题,对正确解释地表过程的动态变化特征和减少数据选择的盲目性有着重要的理论和应用价值。干旱发生时段和程度不同,对冬小麦产量形成的影响不同,研究不同生育时期干旱对产量的影响,对多时相旱情信息进行时间尺度转换,可以提高作物估产和干旱影响评估的精度。关键是确定不同生育时期干旱对冬小麦产量影响的权重系数。本研究中依据冬小麦越冬后主要生育期的划分,采用穷举法(EA)和遗传算法(GA)求算各生育时期权重系数,对冬小麦主要生育期的多时相VTCI进行时间尺度转换研究。结果表明,GA获得的权重与EA获得的最优权重值相近,基于此权重值获得的加权VTCI与冬小麦产量的回归分析精度均较高;同时,GA获得的各市的单产估测结果与年鉴统计单产均较为接近,估产结果精度较高。GA接近于EA的精度和性能,而时间复杂度大大低于EA,GA能够为多时相VTCI数据时间尺度转换提供有效的赋权方法。趋势面分析(TSA)是一种多元统计分析方法,本研究基于TSA模拟干旱要素的空间分布及其区域性变化趋势以构建尺度上推模型,对关中平原Landsat影像进行空间尺度上推。以同一研究区域对应时间段的MODIS-VTCI影像作为"真实"旱情监测结果,采用标准差、信息熵和平均梯度评价尺度上推结果与Landsat-VTCI、MODIS-VTCI的一致性,结果表明,空间尺度上推结果与Landsat-VTCI、MODIS-VTCI反映的地表旱情的统计特征和空间特征较为一致,且空间尺度上推结果较对应的MODIS-VTCI影像携带了更为丰富地表旱情信息及纹理分布特征。进一步采用结构相似度(SSIM)、相关性分析、峰值信噪比(PSNR)和误差分析比较TSA和广泛使用的窗口均值法(WA)的空间尺度上推结果的精度,结果表明,采用TSA和WA的空间尺度上推结果与MODIS-VTCI影像表现出一致的空间分布特征和纹理渐变性,且TSA的上推结果与MODIS-VTCI影像的SSIM、相关性和PSNR的一致性较好,均大于WA尺度上推结果,表明TSA模型优于WA;同时,误差分析结果表明TSA的结果更接近于定量干旱监测结果MODIS-VTCI。因此TSA更适合于关中平原Landsat-VTCI遥感影像的升尺度研究。以趋势面分析法为基础模拟旱情信息的空间分布和变异生成趋势面,采用主导类变异权重法(DCVW)、中值变异权重法(MPVW)、算术平均值变异权重法(AAVW)、点扩散函数法(PSF)和混合像素面积权重法(MPAW)对趋势面进行分析和建立尺度上推模型。对比分析空间尺度上推结果和MODIS-VTCI影像的旱情空间分布和纹理特征、相关性、PSNR和RMSE以评价不同空间尺度上推模型的适用性和改进效果。结果表明,DCVW和MPAW模型获得结果与MODIS-VTCI影像的SSIM、相关性、PSNR均大于TSA的结果,RMSE均小于TSA的结果,表明基于趋势面结合DCVW和MPAW的空间尺度上推模型均较TSA均具有一定的改进作用,尤其是MPAW的改进效果最好,更具适用性。
【学位授予单位】：中国农业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：S127

【参考文献】