基于遥感的农田生态系统时序净交换估算方法及系统

本发明涉及生态系统净交换估算，尤其涉及一种基于遥感的农田生态系统时序净交换估算方法及系统。

背景技术：

1、全球和区域碳循环是全球变化研究和宏观生态学的核心研究内容之一，碳循环的反馈将显著影响未来气候变化。针对碳循环研究，其核心问题就是精准评估碳源/汇大小，研究其分布与变化，生态系统净二氧化碳交换就是碳源或者碳汇的直接表征。

2、农作物在其整个生长周期内的碳排放情况在不同的物候期表现出显著差异。在整个生长周期中，农作物从播种、发芽、生长到成熟和收割，每个阶段的碳源和碳汇特性都有所不同。了解和监测农作物在整个生长周期内碳源和碳汇的表现及其分布状况，对于指导农田碳排放控制具有重要意义。

3、现有的基于遥感的农田生态系统净交换多使用较低分辨率的遥感影像，且往往无法获取农作物整个生长周期的碳排放空间分布结果。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于遥感的农田生态系统时序净交换估算方法及系统，用以解决或者至少部分解决现有技术中存在的农田生态系统净交换时空结果细节不足的技术问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明第一方面提供了基于遥感的农田生态系统时序净交换估算方法，包括：

3、s1：获取农作物生长周期内同天过境的低分辨率lai遥感影像结果和高分辨率ndvi遥感影像结果；

4、s2：构建生长周期内同天过境的高分辨率ndvi遥感影像结果与低分辨率lai遥感影像结果之间的经验关系，得到基于高分辨率影像的生长周期内多时相lai结果；

5、s3：将逐日温度数据和逐日地表太阳辐射数据输入预先构建的农田生态系统净交换估算模型，得到农作物生长周期内模型模拟的lai时序结果；

6、s4：利用农作物生长周期内模型模拟的lai时序结果与基于高分辨率影像的生长周期内多时相lai结果，对农田生态系统净交换估算模型进行参数敏感性分析和模型不确定性分析，得到本地化的模型参数；

7、s5：将本地化的模型参数代入农田生态系统净交换模型，在逐日模拟lai过程中将基于高分辨率影像的生长周期内多时相lai结果同化进入模型模拟中，最终输出农田生态系统净交换空间分布时序结果。

8、在一种实施方式中，s1包括：

9、确定研究区域内单一农作物从播种到收获的时间范围，以确定农作物的生长周期；

10、获取农作物生长周期内所有过境的sentinel-2卫星数据，进行区域裁剪和lai计算后得到低分辨率lai遥感影像结果，获取农作物生长周期内所有过境的planetscope卫星数据，进行区域裁剪和ndvi计算后得到高分辨率ndvi遥感影像结果。

11、在一种实施方式中，s2包括：

12、将获取的低分辨率lai遥感影像结果和高分辨率ndvi遥感影像结果进行同日过境的影像筛选，筛选出的同日过境的两种影像产品；

13、将高分辨率ndvi遥感影像结果重采样至于低分辨率lai遥感影像结果的分辨率，获取要进行农田生态系统净交换区域内日期匹配的所有影像对；

14、根据获取的影像对构建要进行农田生态系统净交换区域内高分辨率ndvi遥感影像结果与低分辨率lai遥感影像结果之间的经验关系，得到基于高分辨率影像的生长周期内多时相lai结果。

15、在一种实施方式中，s3中预先构建的农田生态系统净交换估算模型根据净初级生产力与异养呼吸引起的碳损失的差值得到，s3包括：

16、将农作物生长周期内每日的温度和地表太阳辐照数据输入预先构建的农田生态系统净交换估算模型，利用模型的算法机理，得到农作物生长周期内模型模拟的lai时序结果。

17、在一种实施方式中，s4包括：

18、将农作物生长周期内模型模拟的lai时序结果与基于高分辨率影像的生长周期内多时相lai结果进行日期匹配，得到同日的两种结果数据；

19、根据同日的两种结果数据的差异，对农田生态系统净交换模型的参数进行敏感性分析和参数不确定性分析，得到符合研究区域农作物特性的本地化模型参数，本地化模型参数包括本地化的比叶面积、分配系数和积温阈值。

20、在一种实施方式中，s5包括：

21、将本地化的模型参数代入农田生态系统净交换模型，模型逐日模拟lai过程中，如果该日有卫星数据，则使用基于高分辨率影像的生长周期内多时相lai结果进行计算，如果该日没有卫星数据，则使用农作物生长周期内模型模拟的lai时序结果进行计算，最终得到农田生态系统净交换空间分布时序结果。

22、基于同样的发明构思，本发明第二方面提供了基于遥感的农田生态系统时序净交换估算系统，包括：

23、遥感影像获取模块，用于获取农作物生长周期内同天过境的低分辨率lai遥感影像结果和高分辨率ndvi遥感影像结果；

24、高分辨率lai结果获取模块，用于构建生长周期内同天过境的高分辨率ndvi遥感影像结果与低分辨率lai遥感影像结果之间的经验关系，得到基于高分辨率影像的生长周期内多时相lai结果；

25、模型模拟结果获取模块，用于将逐日温度数据和逐日地表太阳辐射数据输入预先构建的农田生态系统净交换估算模型，得到农作物生长周期内模型模拟的lai时序结果；

26、本地化参数获取模块，用于利用农作物生长周期内模型模拟的lai时序结果与基于高分辨率影像的生长周期内多时相lai结果，对农田生态系统净交换估算模型进行参数敏感性分析和模型不确定性分析，得到本地化的模型参数；

27、输出模块，用于将本地化的模型参数代入农田生态系统净交换模型，在逐日模拟lai过程中将基于高分辨率影像的生长周期内多时相lai结果同化进入模型模拟中，最终输出农田生态系统净交换空间分布时序结果。

28、基于同样的发明构思，本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。

29、基于同样的发明构思，本发明第四方面提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述的方法。

30、相对于现有技术，本发明的优点和有益的技术效果如下：

31、1.与现有技术中普遍使用的农田生态系统净交换估算方法相比，本发明针对农田分布零散且破碎的情况，通过构建高分辨率ndvi与低分辨率lai之间经验关系，引入高分辨率遥感数据，进行农作物生长周期内地块级别的生态系统净交换分布再现（即进行农作物生长周期内生态系统净交换空间分布的细节表现），能够展示每个地块在生长周期内的固碳表现，有助于提升小面积、多品种种植区域的固碳能力评估精度。

32、2.与现有技术中普遍使用的农田生态系统净交换估算方法相比，本发明能够反映农作物整个生长周期内逐日的生态系统净交换空间分布结果，表现各个地块为碳源或碳汇和农作物各个生长阶段的固碳能力，指导农事活动，可以为碳中和目标在农田生态系统中的执行提供决策支持。