一种衡量植被健康极化程度的方法与流程

1.本发明涉及农业技术领域，尤其涉及一种衡量植被健康极化程度的方法。


背景技术：

2.极化概念最初用于研究人均收入在不同区域人群的分配不均匀性，后被用于研究非均质地理资源下经济的不平衡发展问题，由于非均质地理资源分布不均，导致地区发展出现极化区和扩散区，显示出空间异质性来，可以帮助人们理解现状探究不公平的原因。目前，国内外学者已经研究发展出了多种极化指数，如：基尼指数(gini index，gi)、egr指数(esteban gradian ray，egr)、wolfson指数(wolfson polarization index,wpi)、der指数(duclos esteban ray，der)。但以上指数仍然面临以下问题：
3.(1)以上指数大多用于解决经济问题，对于自然资源问题涉及较少，缺乏应用。
4.(2)以上指数计算公式较为复杂，计算过程较为繁琐。
5.(3)并且不同指数存在局限性，如：基尼指数只考虑不同群组之间的差异，忽略群组内部的同质性，在实际应用中需要多种指数联用。


技术实现要素：

6.本发明目的在于，提供一种衡量植被健康极化程度的方法，以解决衡量植被健康极化程度算法复杂度高的问题。
7.为实现上述目的，本发明提供一种衡量植被健康极化程度的方法，包括：
8.根据预设的月尺度数据通过植被极化指数算法确定基尼指数、wolfson指数和植被极化指数，用于衡量植被健康极化程度。
9.优选地，所述预设的月尺度数据，包括：
10.采集16天每期的modis ndvi数据进行预处理确定月尺度数据。
11.优选地，所述植被极化指数算法，包括：
[0012][0013]
vpi
*
＝(vpi
‑
vpi
mean
)/vpi
std
；
[0014]
其中，ndvi
q90
、ndvi
q10
分别表示modis ndvi数据第90百分位数和第10百分位数，vpi表示植被健康极化指数，vpi
mean
表示相同月份vpi组成数据的平均值，vpi
std
表示相同月份vpi组成数据的标准差，vpi
*
表示标准化的植被健康极化程度。
[0015]
优选地，所述极化程度，包括：
[0016]
vpi
*
大于且等于1.0表示极化程度极高；
[0017]
vpi
*
在大于且等于0.5至小于1.0表示极化程度较高；
[0018]
vpi
*
在大于且等于
‑
0.5至小于0.5表示极化程度一般；
[0019]
vpi
*
在大于且等于
‑
1.0至小于
‑
0.5表示极化程度较低；
[0020]
vpi
*
小于
‑
1.0表示极化程度极低。
[0021]
优选地，所述植被极化指数算法，还包括：
[0022][0023][0024]
gini
*
＝(gini
‑
gini
mean
)/gini
std
；
[0025]
wpi
*
＝(wpi
‑
wpi
mean
)/wpi
std
；
[0026]
其中，gini表示基尼指数，ndvi
i
、ndvi
j
分别表示在相同月度尺度下第i区域和第j区域的ndvi值，ndvi
mean
表示在月度尺度下ndvi的平均值，ndvi
median
表示在月度尺度下ndvi的中位数，lorenz(0.5)表示占总样本数50％的ndvi样本所占有的ndvi份额，n表示样本容量，wpi表示wolfson指数，wpi
mean
、gini
mean
分别表示相同月份wpi组成数据的平均值和gini组成数据的平均值，wpi
std
、gini
std
分别表示相同月份wpi组成数据的标准差和gini组成数据的标准差，gini
*
、wpi
*
分别表示相同月份gini指数距平标准化和相同月份wpi组成数据的距平标准化。
[0027]
本发明根据预设的月尺度数据通过植被极化指数算法确定基尼指数、wolfson指数和植被极化指数，用于衡量植被健康极化程度，同时通过基尼指数和wolfson指数构建的算法，进一步验证植被极化程度，降低计算的难度并提高衡量植被健康极化程度的准确度。
附图说明
[0028]
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0029]
图1是本发明某一实施例提供的衡量植被健康极化程度的方法的流程示意图；
[0030]
图2是本发明另一实施例提供的wolfson指数和gini指数趋势图；
[0031]
图3是本发明又一实施例提供的植被极化vpi指数趋势图；
[0032]
图4是本发明某一实施例提供的wolfson指数和gini指数相关性图；
[0033]
图5是本发明另一实施例提供的vpi指数和gini指数相关性图。
具体实施方式
[0034]
下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0035]
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不作为对步骤执行先后顺序的限定。
[0036]
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0037]
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0038]
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0039]
请参阅图1，本发明提供一种衡量植被健康极化程度的方法，包括：
[0040]
s101、根据预设的月尺度数据通过植被极化指数算法确定基尼指数、wolfson指数和植被极化指数，用于衡量植被健康极化程度。
[0041]
具体的，从modis官网(https://modis.gsfc.nasa.gov/)中获取modsi ndvi数据，然后经过一系列预处理，如剔除负值和异常值等，处理为月尺度数据；具体的，采集16天每期的modis ndvi数据进行预处理确定月尺度数据。
[0042]
植被极化指数算法包括两个公式和一个代用方法，其中，两个公式为核心，根据极化相关概念提出，而代用方法是将研究经济学相关公式移至研究植被健康中，不仅本身可以作为算法，更是对提出的两个核心公式的验证，用于衡量植被健康极化程度(可在r语言里实现)，具体如下：
[0043][0044]
vpi
*
＝(vpi
‑
vpi
mean
)/vpi
std
；
[0045]
其中，ndvi
q90
、ndvi
q10
分别表示modis ndvi数据第90百分位数和第10百分位数；其中，百分位数的选择，也受到地区特性、气候条件、植被类型等多种因素影响，不同的地区可以选择不同的高低百分位数进行极化程度评价。vpi表示植被健康极化指数，vpi
mean
表示相同月份vpi组成数据的平均值，vpi
std
表示相同月份vpi组成数据的标准差，vpi
*
表示标准化的植被健康极化程度，具体如下：
[0046]
vpi
*
大于且等于1.0表示极化程度极高；
[0047]
vpi
*
在大于且等于0.5至小于1.0表示极化程度较高；
[0048]
vpi
*
在大于且等于
‑
0.5至小于0.5表示极化程度一般；
[0049]
vpi
*
在大于且等于
‑
1.0至小于
‑
0.5表示极化程度较低；
[0050]
vpi
*
小于
‑
1.0表示极化程度极低。
[0051]
同时利用gini指数和wolfson指数进行验证，如下：
[0052][0053][0054]
gini
*
＝(gini
‑
gini
mean
)/gini
std
；
[0055]
wpi
*
＝(wpi
‑
wpi
mean
)/wpi
std
；
[0056]
其中，gini表示基尼指数，ndvi
i
、ndvi
j
分别表示在相同月度尺度下第i区域和第j区域的ndvi值，ndvi
mean
表示在月度尺度下ndvi的平均值，ndvi
median
表示在月度尺度下ndvi的中位数，lorenz(0.5)表示占总样本数50％的ndvi样本所占有的ndvi份额，n表示样本容量，wpi表示wolfson指数，wpi
mean
、gini
mean
分别表示相同月份wpi组成数据的平均值和gini
组成数据的平均值，wpi
std
、gini
std
分别表示相同月份wpi组成数据的标准差和gini组成数据的标准差，gini
*
、wpi
*
分别表示相同月份gini指数距平标准化和相同月份wpi组成数据的距平标准化。
[0057]
本发明根据获取的数据通过植被极化指数算法确定基尼指数、wolfson指数和植被极化指数，用于分析植被极化程度，同时通过基尼指数和wolfson指数构建的算法，进一步验证植被极化程度，降低计算的难度并提高衡量植被健康极化程度的准确度。
[0058]
在一实施例中，以美国洛杉矶地区为例进行相应的计算，因为洛杉矶大都市区，具有相同的气候条件，类似的植被类型，其他因素扰动较为少，将从modis官网获取16天时间分辨率、250m空间分辨率的modis ndvi数据处理成为月度数据，对于月度数据按照从小到大排序，取得第90百分位数和第10百分位数，而后按照如下算法分别计算每期的基尼指数、wolfson指数和植被极化指数：
[0059][0060][0061][0062]
其中，ndvi
q90
、ndvi
q10
分别表示modis ndvi数据第90百分位数和第10百分位数，vpi表示植被健康极化指数，gini表示基尼指数，ndvi
i
、ndvi
j
分别表示在相同月度尺度下第i区域和第j区域的ndvi值，ndvi
mean
表示在月度尺度下ndvi的平均值，ndvi
median
表示在月度尺度下ndvi的中位数，lorenz(0.5)表示占总样本数50％的ndvi样本所占有的ndvi份额，n表示样本容量，wpi表示wolfson指数。
[0063]
基于数据的时间序列，对其进行标准化处理，按照如下算法进行处理：
[0064]
vpi
*
＝(vpi
‑
vpi
mean
)/vpi
std
；
[0065]
gini
*
＝(gini
‑
gini
mean
)/gini
std
；
[0066]
wpi
*
＝(wpi
‑
wpi
mean
)/wpi
std
；
[0067]
其中，vpi表示植被健康极化指数，vpi
mean
表示相同月份vpi组成数据的平均值，vpi
std
表示相同月份vpi组成数据的标准差，vpi
*
表示标准化的植被健康极化程度，gini表示基尼指数，wpi表示wolfson指数，wpi
mean
、gini
mean
分别表示相同月份wpi组成数据的平均值和gini组成数据的平均值，wpi
std
、gini
std
分别表示相同月份wpi组成数据的标准差和gini组成数据的标准差，gini
*
、wpi
*
分别表示相同月份gini指数的距平标准化和相同月份wpi组成数据的距平标准化。
[0068]
基于数据的时间序列，对其进行标准化处理，获得如下标准化后的数据。根据标准化后的植被极化指数、基尼指数和wolfson指数的分级程度划分洛杉矶都市区植被极化程度，分析极化趋势，洛杉矶都市区植被ndvi极化程度波动和趋势基本一致，三种指数均能够说明和分析植被的健康极化程度。
[0069]
对于modis ndvi遥感图像来说，其时间分辨率为16天，空间分辨率为250m，在月尺度下每月可能会有一到两景数据，处理成月度数据方便对比也减少了部分误差。
[0070]
针对植被指数公式，根据极化的概念即两极分化，设置高低百分位数进行相减体现植被的空间极化程度，进一步的比值方法让植被极化指数归一化，即指数在
‑
1～1之间波动，结合遥感植被指ndvi，可以对地区植被健康状态的极化程度进行评价，对于洛杉矶大都市区，本实施例采用的高低百分位数分别是第90百分位数和第10百分位数，对于不同地区来说，具体高低百分位数的选取可以通过试算的方法来确定。
[0071]
针对基尼指数和wolfson指数公式，gini指数和wpi指数原本用于描述人们收入在不同人群中的分布不平衡性上，将两个公式用于植被健康指数ndvi上，可用于描述不同地区植被健康的分布不均上。
[0072]
针对距平标准化处理的相关公式，距平值主要是用来确定某个时段或时次的数据，相对于该数据的某个长期平均值(如30年平均值)的变化。原始值通常是用来表征某个时段或时次的真实水平，距平和标准差都具有某一变量的原始单位且与原始数据的量级相同，通过相除将数据转变为无量纲的序列，标准化后的数值可能超过正负1。将序列进行标准化处理，便于不同序列之间进行比较，同时也可以用于验证本发明提出的植被极化指数和gini指数、wolfson指数的拟合优度。
[0073]
请参阅图2和图3，以美国洛杉矶大都市区为例对该算法进行演示与精度验证，三种指数在区间内波动基本一致，趋势线也呈现缓步上升；并且，三种指数经过距平标准化后，三者拟合很好。
[0074]
请参阅图4和图5，分别为wolfson指数和gini指数相关性图与vpi指数和gini指数相关性图，图4的方差解释量r2大于图5的r2，可以看出vpi指数和gini指数拟合优于wolfson指数和gini指数，综上所述，植被极化指数vpi能够很好地衡量一个地区的植被健康极化程度。
[0075]
本发明技术方案的优点是使用了一个简单算法用于衡量一个地区的植被健康极化程度，如观察自然和人为扰动因素等对植被健康极化程度的影响，结合遥感modis ndvi数据，利于进行长时间大尺度的植被动态监测。相比于基尼指数和wolfson指数，本算法简单，具有明显极化概念和地学机理，并且标准化后与其他指数具有可比性。本发明根据获取的数据通过植被极化指数算法确定基尼指数、wolfson指数和植被极化指数，用于分析植被极化程度，同时通过基尼指数和wolfson指数构建的算法，进一步验证植被极化程度，降低计算的难度并提高衡量植被健康极化程度的准确度。
[0076]
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。