基于星地数据融合的土壤盐分制图方法及装置
本发明属于土壤盐分制图，具体而言涉及一种基于星地数据融合的土壤盐分制图方法及装置。
背景技术：
1、土壤盐渍化是指可溶性盐在土壤表层持续积聚，导致土壤逐渐演变为盐渍土的一种典型土壤退化形式。该过程会显著降低土壤肥力与作物产量，破坏生态系统服务功能与区域环境健康，已成为制约全球农业生产力提升和粮食安全的重要因素之一。
2、在农业资源管理与生态环境监测领域，如何实现土壤盐分的高精度制图，以准确刻画盐渍化土壤的空间分布范围、盐渍化程度及其时空演变规律，已成为国内外研究的重点方向。
3、目前，土壤盐分监测主要依赖实地采样与实验室化学分析方法获取点尺度的精确数据，该方法具有测量精度高、结果可靠的优点，但在区域尺度应用中，需要布设大量采样点以保证空间代表性，存在过程繁琐、周期长、成本高等问题。同时，由于采样点数量有限，难以满足土壤盐分空间连续表达的需求，导致“样本稀疏性”与“空间连续性需求”之间存在突出矛盾，仅依赖点尺度数据难以准确反映区域土壤盐分空间分布格局。
技术实现思路
1、鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种基于星地数据融合的土壤盐分制图方法及装置，用以解决现有技术中难以满足土壤盐分空间连续表达需求的问题。
2、本发明的目的是这样实现的：
3、一方面，提供一种基于星地数据融合的土壤盐分制图方法，包括：
4、获取研究区域内采样点对应的地面高光谱数据、卫星遥感影像数据、土壤盐分实测值及环境变量数据；
5、基于所述地面高光谱数据和所述土壤盐分实测值，对地面高光谱波段进行基于shap贡献值的稳定性筛选，得到多个地面高光谱敏感波段及其对应的稳定性评价信息和贡献方向信息，并构建包括光谱位置信息、所述稳定性评价信息和所述贡献方向信息的敏感特征描述子；根据所述光谱位置信息与卫星传感器的光谱响应范围的匹配关系，确定与每个所述地面高光谱敏感波段对应的卫星候选波段子集；
6、以每个所述地面高光谱敏感波段的卫星候选波段子集为搜索对象，采用遗传规划搜索卫星波段组合表达式，并重建对应的星地融合特征；其中，所述遗传规划的适应度函数包括相关性评价项及由所述稳定性评价信息确定的表达式复杂度惩罚项，所述贡献方向信息用于约束所述卫星波段组合表达式与对应地面高光谱敏感波段的盐分响应方向一致；
7、根据每个所述卫星波段组合表达式的适应度值确定对应星地融合特征的融合权重，并执行加权处理得到加权星地融合特征；
8、以所述加权星地融合特征和所述环境变量数据作为输入特征、所述土壤盐分实测值为目标值训练土壤盐分反演模型，并应用于研究区域各像元，生成土壤盐分空间分布图。
9、可选地，所述得到多个地面高光谱敏感波段及其对应的稳定性评价信息和贡献方向信息，包括：
10、以所述研究区域内的采样点为重采样对象，采用bootstrap重采样方式构建多个采样点子集；
11、在每个所述采样点子集中，以采样点对应的地面高光谱各波段反射率作为输入变量、以对应的土壤盐分实测值作为目标变量，建立土壤盐分回归模型；
12、根据同一地面高光谱波段在多个所述采样点子集中的shap贡献值，确定该地面高光谱波段的平均shap贡献值、shap贡献值变异系数和稳定性重要性指数，并将所述平均shap贡献值、所述shap贡献值变异系数和所述稳定性重要性指数作为该地面高光谱波段的稳定性评价信息；
13、根据同一地面高光谱波段的平均shap贡献值的符号确定该地面高光谱波段的贡献方向信息；
14、基于各地面高光谱波段的稳定性重要性指数，从地面高光谱波段中筛选得到多个地面高光谱敏感波段，并保留每个地面高光谱敏感波段对应的稳定性评价信息和贡献方向信息。
15、可选地，所述从地面高光谱波段中筛选得到多个地面高光谱敏感波段，包括：
16、将所述地面高光谱数据的波段范围划分为可见光区、近红外区和短波红外区；
17、分别在所述可见光区、所述近红外区和所述短波红外区内，根据每个所述地面高光谱波段对应的稳定性重要性指数进行排序；
18、从每个光谱分区内分别选取排序满足预设条件的地面高光谱波段，得到分区敏感波段；
19、将每个所述光谱分区内的分区敏感波段共同作为所述多个地面高光谱敏感波段，以使所述多个地面高光谱敏感波段同时满足稳定性重要性要求和光谱分区代表性要求。
20、可选地，所述确定与每个所述地面高光谱敏感波段对应的卫星候选波段子集，包括：
21、针对每个所述地面高光谱敏感波段，基于所对应的敏感特征描述子中的光谱位置信息确定对应的光谱响应位置；
22、将所述光谱响应位置与卫星传感器中各卫星波段的光谱响应范围进行匹配，获得与所述光谱响应位置具有覆盖关系、交叠关系或邻近关系的卫星波段；
23、根据所述覆盖关系、所述交叠关系或所述邻近关系，对获得的所述卫星波段进行优先级排序；
24、将满足预设优先级条件的卫星波段作为该地面高光谱敏感波段对应的卫星候选波段子集。
25、可选地，所述以每个所述地面高光谱敏感波段的卫星候选波段子集为搜索对象，采用遗传规划搜索卫星波段组合表达式，并重建对应的星地融合特征，包括：
26、针对每个所述地面高光谱敏感波段，以对应卫星候选波段子集中的卫星波段和随机常数为终端集、以基础数学运算函数和光谱特征构造函数为函数集，生成候选卫星波段组合表达式；
27、以对应地面高光谱敏感波段在采样点处的反射率为重建目标，根据各候选卫星波段组合表达式的计算结果与所述重建目标的相关程度、表达式复杂度及盐分响应方向一致性确定适应度值，其中，所述表达式复杂度的复杂度惩罚系数由对应的稳定性评价信息确定，所述盐分响应方向一致性由对应的贡献方向信息确定；
28、基于所述适应度值对候选卫星波段组合表达式进行选择、交叉、变异和迭代，确定目标卫星波段组合表达式；
29、利用所述目标卫星波段组合表达式对卫星遥感影像数据进行像元级计算，重建得到对应的星地融合特征。
30、可选地，所述根据各候选卫星波段组合表达式的计算结果与所述重建目标的相关程度、表达式复杂度及盐分响应方向一致性确定适应度值，包括：
31、将所述候选卫星波段组合表达式在采样点处的计算结果作为新建卫星重建特征，并将对应地面高光谱敏感波段在采样点处的反射率作为地面敏感特征，并按照下式确定所述候选卫星波段组合表达式与对应地面高光谱敏感波段之间的相关性评价项：；其中，表示所述相关性评价项，表示所述新建卫星重建特征与所述地面敏感特征之间的协方差，表示所述新建卫星重建特征的标准差，表示所述地面敏感特征的标准差；
32、根据候选卫星波段组合表达式中的运算节点数量和表达式树深度确定表达式复杂度，其中，表示所述运算节点数量，表示所述表达式树深度，和分别表示遗传规划搜索过程中允许的最大节点数量和最大树深度，和分别表示节点数量权重、树深度权重和节点深度耦合权重；
33、根据对应敏感特征描述子中的稳定性评价信息，按照下式确定复杂度惩罚系数：；其中，表示复杂度惩罚系数，表示基础惩罚系数，表示对应地面高光谱敏感波段编号，表示对应地面高光谱敏感波段的shap贡献值变异系数，表示对应地面高光谱敏感波段的稳定性重要性指数；
34、按照下式确定候选卫星波段组合表达式的适应度值：；其中，表示修正系数。
35、可选地，所述根据对应敏感特征描述子中的贡献方向信息，对该候选卫星波段组合表达式进行响应方向一致性校验，包括：
36、根据对应敏感特征描述子中的贡献方向信息，确定对应地面高光谱敏感波段相对于土壤盐分实测值的目标响应方向；
37、根据候选卫星波段组合表达式在采样点处的计算结果与土壤盐分实测值之间的相关方向，确定该候选卫星波段组合表达式的实际响应方向；
38、判断所述实际响应方向与所述目标响应方向是否一致；若所述实际响应方向与所述目标响应方向一致，确定修正系数为1；若所述实际响应方向与所述目标响应方向不一致，确定所述修正系数小于1。
39、可选地，所述执行加权处理得到加权星地融合特征，包括：
40、针对每个所述地面高光谱敏感波段，获取其对应的目标卫星波段组合表达式、由所述目标卫星波段组合表达式重建得到的星地融合特征，以及经响应方向一致性校验后的适应度值；
41、根据所述经响应方向一致性校验后的适应度值，对各星地融合特征进行融合有效性判断；
42、对满足融合有效性条件的星地融合特征，根据其对应的适应度值确定重建可靠性等级；
43、根据对应敏感特征描述子中的稳定性评价信息，对所述重建可靠性等级进行稳定性修正；
44、根据稳定性修正后的重建可靠性等级，确定各星地融合特征的融合权重；
45、对各星地融合特征的融合权重进行归一化处理，使多个星地融合特征的融合权重之和满足预设权重约束；
46、基于归一化后的融合权重，对研究区域内各像元对应的多个星地融合特征进行加权组合，得到各像元对应的加权星地融合特征。
47、可选地，所述生成土壤盐分空间分布图，包括：
48、利用各地面高光谱敏感波段对应的目标卫星波段组合表达式，分别对卫星遥感影像数据在采样点位置和研究区域像元位置进行计算，得到对应的采样点星地融合特征和像元星地融合特征；
49、根据各星地融合特征对应的融合权重，分别对所述采样点星地融合特征和像元星地融合特征进行加权，得到采样点加权星地融合特征和像元加权星地融合特征；
50、对环境变量数据进行空间配准和尺度一致化处理，使其与卫星遥感影像数据具有一致的空间参考关系，并分别提取采样点位置的环境变量样本值和研究区域像元位置的环境变量像元值；
51、以所述采样点加权星地融合特征和环境变量样本值为输入、对应的土壤盐分实测值为目标值，构建建模样本并训练土壤盐分反演模型，以建立加权星地融合特征、环境变量数据与土壤盐分含量之间的非线性映射关系；
52、将所述像元加权星地融合特征和对应的环境变量像元值输入训练完成的土壤盐分反演模型，得到研究区域各像元的土壤盐分预测值，并据此生成土壤盐分空间分布图。
53、另一方面，还提供一种基于星地数据融合的土壤盐分制图装置，包括：
54、获取单元，用于获取研究区域内采样点对应的地面高光谱数据、卫星遥感影像数据、土壤盐分实测值及环境变量数据；
55、构建单元，用于基于所述地面高光谱数据和所述土壤盐分实测值，对地面高光谱波段进行基于shap贡献值的稳定性筛选，得到多个地面高光谱敏感波段及其对应的稳定性评价信息和贡献方向信息，并构建包括光谱位置信息、所述稳定性评价信息和所述贡献方向信息的敏感特征描述子；
56、确定单元，用于根据所述光谱位置信息与卫星传感器的光谱响应范围的匹配关系，确定与每个所述地面高光谱敏感波段对应的卫星候选波段子集；
57、处理单元，用于以每个所述地面高光谱敏感波段的卫星候选波段子集为搜索对象，采用遗传规划搜索卫星波段组合表达式，并重建对应的星地融合特征；其中，所述遗传规划的适应度函数包括相关性评价项及由所述稳定性评价信息确定的表达式复杂度惩罚项，所述贡献方向信息用于约束所述卫星波段组合表达式与对应地面高光谱敏感波段的盐分响应方向一致，以及根据每个所述卫星波段组合表达式的适应度值确定对应星地融合特征的融合权重，并执行加权处理得到加权星地融合特征；
58、制图单元，用于以所述加权星地融合特征和所述环境变量数据作为输入特征、所述土壤盐分实测值为目标值训练土壤盐分反演模型，并应用于研究区域各像元，生成土壤盐分空间分布图。
59、与现有技术相比，本发明至少可实现如下有益效果之一：
60、利用地面高光谱数据和土壤盐分实测值筛选地面高光谱敏感波段，使融合过程建立在与土壤盐分具有明确响应关系的光谱特征基础上。通过敏感特征描述子保留光谱位置信息、稳定性评价信息和贡献方向信息，使敏感波段筛选结果不仅作为前端输入，还被继续传递至卫星候选波段确定、遗传规划适应度计算和方向一致性约束过程中。这样，通过以卫星候选波段子集为搜索对象进行遗传规划表达式搜索，可以自动挖掘卫星波段与地面高光谱敏感波段之间的非线性映射关系，使得适应度值与融合权重相互适配。在将加权星地融合特征与环境变量共同输入土壤盐分反演模型，能够实现区域尺度土壤盐分空间分布图的生成。在该过程中，既利用了地面高光谱的精细光谱表达能力，又利用了卫星遥感影像的空间连续覆盖能力，从而提高区域尺度土壤盐分制图的可靠性和鲁棒性。
61、本发明中，上述各技术方案之间还可以相互组合，以实现更多的优选组合方案。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。