一种基于四波段国产卫星表观反射率估算双波段增强型植被指数的方法与流程

本发明涉及基于一种基于四波段国产卫星表观反射率估算双波段增强型植被指数的方法，属于卫星遥感领域。

背景技术：

1、植被指数产品主要用于各种地表植被研究中，旨在从太空监测和描述地表植被覆盖情况。目前已有的植被指数中，归一化植被指数(normalized different vegetationindex，ndvi)是应用最为广泛的植被指数，但其存在过饱和问题且容易受冠层背景以及大气的影响，而增强型植被指数(enhanced vegetation index，evi)克服了ndvi的过饱和问题，对于准确分析物候有非常优异的表现，但其除了使用红光波段与近红外波段外，还使用了蓝光波段，由于蓝光波段的大气校正方案更难实现且各不相同，很难保证不同传感器的evi值的一致性。因此，对evi进行双波段调整是有必要的，即双波段增强型植被指数(two-band enhanced vegetation index，evi2)。与evi相比，evi2去除了蓝光波段，蓝光波段并不提供其他关于植被特性的生物物理信息，是为了减少大气气溶胶相关噪声及不确定性。因此，对evi2来说，在大气影响不明显且数据质量良好的情况下，它的功能与evi相当，保持了evi在土壤调节与线性化方面的优势，克服了ndvi在过饱和以及土壤背景亮度相关问题上的局限性。

2、evi2的计算公式为：

3、

4、其中，rnir与rred分别为卫星观测得到的近红外波段和红光波段的地表反射率；g的取值与c相关，而c通过分析蓝光波段和红光波段的关系确定，通常情况下，g值为2.5，c值为2.08，因此evi2的计算公式可表示为：

5、

6、evi2不仅对高生物量具有高敏感度，而且将土壤影响降至最低。然而，与evi相比，evi2无法忽视大气影响。evi2作为evi的替代策略是分解原始evi方程，假设蓝光波段可以表示为红光波段的函数，从而在不使用蓝光波段的前提下，保留evi的优点，即保留其土壤噪声调节功能与对高生物量区域的灵敏度以及线性度；与此同时，红光波段与蓝光波段之间关系的稳定性取决于大气影响的多少，因此，大气校正的精度与可靠性直接影响到evi2结果的准确性。evi2通常是由经过大气校正的地表反射率数据通过公式(2)得到，决定其精度的主要因素在于精准可靠的大气校正，如果不进行大气校正，就无法排除大气干扰，在不同空间、地形会带来不一致的误差。

7、目前国产卫星发展迅速，从在轨数量到空间、时间分辨率均有了较大地提升，但往往波段数量少、光谱信息不足，缺少用于估计气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,aod)与水汽的相关波段，在大气校正上存在较大的局限性，在准确性、时效性方面都有不足，这对evi2的计算非常不利。

8、因此需要一种不受大气校正结果影响的evi2直接估算方法，以此规避观测几何、波段、大气等因素的影响，获取可靠有效、便于研究比较分析的evi2。

技术实现思路

1、本发明提出了一种基于四波段国产卫星表观反射率估算双波段增强型植被指数的方法，无需进行大气校正，基于其表观反射率数据通过模型直接估算evi2，以解决现有技术中由于国产卫星在大气校正上存在较大的局限性，在准确性、时效性方面都有不足，进而对evi2的计算不利的问题。

2、一种基于四波段国产卫星表观反射率估算双波段增强型植被指数的方法，所述基于四波段国产卫星表观反射率估算双波段增强型植被指数的方法包括以下步骤：

3、s100、建立包含多种地物类型的brdf参数数据库；

4、s200、基于所述brdf参数数据库，通过大气辐射传输模型，模拟不同条件下的表观反射率数据，为evi2直接估算模型的构建提供模拟数据；

5、s300、采用核驱动模型，结合所述表观反射率数据，生成对应的模拟evi2数据集；

6、s400、基于模拟evi2数据集与表观反射率数据的回归分析，构建分段函数模型，即回归模型，并生成用于evi2快速估算的查找表；

7、s500、将实际观测的表观反射率数据，通过所述查找表和回归模型，直接计算得到evi2。

8、进一步的，s100包括以下步骤：

9、s110、从modis mcd43a1产品中收集2399个modis brdf数据样本，并确保所有波段的质量均为良好；

10、s120、将modis brdf参数转换为jilin-1 kf01b brdf参数，构建jilin-1 kf01bbrdf数据库，所述转换利用modis与jilin-1 kf01b的光谱响应函数以及大量地物的实测光谱计算得到的波段转换系数。

11、进一步的，在s120中，将modis brdf参数转换为jilin-1 kf01b brdf参数所运用到的转换公式为：

12、

13、其中，是modis波段j的brdf参数，aj是吉林一号光学卫星对应传感器波段i的brdf参数的波段转换系数，转换系数通过光谱响应函数与实测光谱计算得到。

14、进一步的，在s200和s300中，使用s100构建的jilin-1 kf01b brdf数据库，基于已有的物理模型，计算出理想情况下不同几何条件下各波段的表观反射率与地表反射率，并通过波段运算计算得到与之对应的evi2。

15、进一步的，在s200中，使用太阳波谱范围卫星信号模拟第二版模型(secondsimulation of the satellite signal in the solar spectrum,6s)，模拟不同传感器、不同波段、不同气溶胶厚度和不同角度下的表观反射率，模拟过程中，

16、输入参数包括观测天顶角、太阳天顶角、相对方位角、气溶胶光学厚度以及jilin-1kf01b的光谱响应函数；

17、设置观测天顶角和相对方位角为0度，太阳天顶角分别设置为0、20、40、60、70度，气溶胶光学厚度设置为0.05、0.10、0.15、0.20、0.25、0.30、0.35、0.40、0.50、0.60。

18、进一步的，在s300中，通过ross-li核驱动模型得到对应的地表反射率数据并通过波段运算计算地表evi2值，ross-li核驱动模型为：

19、

20、其中，kiso为各向同性核函数，kgeo为几何光学核函数，kvol为体散射核函数，fiso、fgeo、fvol为各项的系数，λ为波长，

21、基于公式(4)计算出各波段地表反射率数据，并代入公式(2)，得到模拟evi2数据，公式(2)为：

22、

23、其中，rnir与rred分别为卫星观测得到的近红外和红光波段的地表反射率。

24、进一步的，在s400中，根据卫星所包含波段以及最终需要得到的值，形成不同的波段及波段组合，构建合理的函数模型，所述函数模型的公式、波段及波段组合如下：

25、

26、其中，

27、ρ1＝ρred

28、ρ2＝ρnir

29、ρ3＝ρgreen

30、ρ4＝ρblue

31、ρ5＝ρred/ρnir

32、

33、ρ7＝ρnir/ρred

34、ρ8＝ρred·ρnir

35、ρ9＝ρred·ρred

36、ρ10＝ρnir·ρnir

37、

38、ρnir、ρred、ρgreen、ρblue分别代表近红外波段、红光波段、绿光波段、蓝光波段的表观反射率。

39、基于表观反射率计算的evi2值对模型进行分段回归；通过最小二乘拟合，得到不同太阳天顶角、相对方位角、观测天顶角下的分段模型系数，建立对应的查找表。

40、进一步的，在s500中，将jilin-1 kf01b l1级产品转为绝对量纲的表观反射率后，通过读取影像的头文件，获取查找条件，在查找表中查找相应的模型系数，将表观反射率数据与对应的系数代入模型，通过计算得到evi2。

41、一种存储介质，该存储介质上储存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的一种基于四波段国产卫星表观反射率估算双波段增强型植被指数的方法。

42、一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现上述的一种基于四波段国产卫星表观反射率估算双波段增强型植被指数的方法。

43、本发明的有益效果：本发明的一种基于四波段国产卫星表观反射率估算双波段增强型植被指数的方法，针对目前evi2计算依赖大气校正，而国产卫星大气校正往往不准确、时效性不强且计算繁琐的问题，提出了一种基于国产四波段光学卫星表观反射率数据，无需进行大气校正直接估算evi2的算法，算法根据多种地物的光谱二向性反射率分布函数(spectral bidirectional reflectance distribution function,brdf)参数建立brdf数据库，结合ross-li核驱动模型与大气辐射传输模型计算模拟数据，建立表观反射率与地表evi2的分段回归模型，获取不同几何条件下的模型系数，并生成查找表。本发明为难以进行大气校正或大气校正结果不准确的区域提供了一种便捷可行的获取地表evi2的途径，具有泛化性，可扩展至任意传感器数据，为获取多种卫星evi2产品提供了新的方法基础。