一种基于多源遥感数据的湿地生态干旱识别与评估方法

1.本发明涉及湿地生态干旱遥感识别与评估领域，更具体的说是涉及一种基于多源遥感数据的湿地生态干旱识别与评估方法。


背景技术：

2.建立湿地生态干旱指数，精准识别和评估扎龙湿地生态干旱，揭示生态干旱时空变化特征及其发生发展规律，是解决湿地生态干旱识别与评估的关键技术手段。如何科学识别与评估湿地生态干旱及其程度，是应对气候变化的湿地水文调控与水资源管理亟需解决的关键技术问题。然而，基于多源遥感数据的湿地生态干旱识别与评估方法常常被忽视。且湿地是水陆相互作用形成的特殊自然综合体，精准识别和评估扎龙湿地生态干旱，揭示生态干旱时空变化特征及其发生发展规律。进而为湿地生态补水精准调控与决策提供科学依据。
3.明晰湿地生态干旱过程及其时空分布特征是提出针对性的湿地恢复保护措施的前提和基础。学者们首先利用气象水文干旱评价方法探究湿地生态干旱过程及时空分布特征。如计算湿地分布区的气象或水文干旱指数，采用游程理论方法分离出干旱次数、干旱历时和干旱强度等干旱因子，用于分析湿地干旱发生、发展和恢复过程及时空分布特征。然而，由于湿地生态系统的特殊性，其干旱的发生、发展和恢复等过程不同于传统的气象和水文干旱演变过程。如何从湿地生态系统多要素视角研究湿地生态干旱过程及其时空演变得到越来越多的学者们的关注。由于尚未建立能反映湿地生态系统干旱的指数，国内外学者主要基于单一要素(如水位、土壤和植被等)的湿地生态干旱指数开展了探索研究。包括，综合利用归一化植被指数和修正的归一化水体指数作为湿地对干旱响应的特征指标，研究了湿地生态干旱特征，利用归一化植被指数分析了湿地的干旱时空演变及其与湿地火灾风险的关系。然而，基于单一要素的湿地生态干旱评估研究忽略了湿地生态系统特殊性，难以满足当前湿地生态干旱精准识别和评估的迫切需求。可见，目前亟需湿地生态干旱指数的构建，建立湿地干旱特征分析理论与方法对湿地生态干旱时空变化特征进行分析。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明提供了一种基于多源遥感数据的湿地生态干旱识别与评估方法。
5.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
6.一种基于多源遥感数据的湿地生态干旱识别与评估方法，包括以下步骤：
7.基于多源遥感数据的湿地生态水文因子提取并对湿地生态水文因子变化规律分析；
8.根据湿地生态水文因子建立湿地生态干旱指数；
9.基于湿地生态干旱指数对湿地生态干旱情况进行识别与评估。
10.可选的，基于多源遥感数据的湿地生态水文因子提取并对湿地生态水文因子变化
规律分析，具体步骤如下：
11.综合利用多源遥感数据，准确定量获取历史长时间序列湿地三要素，作为湿地生态水文因子，利用实测数据验证生态水文因子精度的基础上，融合多时空尺度生态水文因子，基于最小二乘法，在像素尺度分析湿地生态水文因子的变化趋势，揭示时空演变规律。
12.可选的，所述湿地三要素包括水文信息、土壤湿度、植被ndvi。
13.可选的，根据湿地生态水文因子建立湿地生态干旱指数，具体为：
14.在分析湿地生态水文因子时空演变的基础上，在像素尺度上应用有序加权平均模型分配每个因子权重，耦合各因子建立湿地生态干旱指数；选取湿地生长季内不同月份典型干旱事件，对湿地生态干旱指数进行评价，应用线性回归模型评估湿地生态综合干旱指数的不确定性；最终确定适合湿地的生态综合干旱指数及不同干旱等级阈值。
15.可选的，基于湿地生态干旱指数对湿地生态干旱情况进行识别与评估，具体为：
16.基于建立的湿地生态干旱指数，识别湿地长时间序列的生态干旱，采用变异系数、趋势分析、干旱频率统计分析方法对湿地生态干旱的演变特进行系统的研究，分析不同程度湿地生态干旱事件的发生和发展过程，揭示湿地生态干旱时空演变特征，为湿地生态干旱实时识别与评估提供理论基础和技术支撑。
17.经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于多源遥感数据的湿地生态干旱识别与评估方法，具有以下有益效果：
18.(1)沼泽湿地水位变化信息遥感提取方法创新
19.目前，多源遥感技术在获取水面积和水位方面的研究已非常成熟。然而，沼泽湿地是水陆交互的复杂生态系统，其水位波动频繁，导致湿地水面积和水位监测效果不理想，无法简便快速获取湿地水体的水位变化信息。本发明基于多源遥感数据精细化提取湿地内复杂水体，解决水体面积与测高卫星水位数据空间尺度不统一，时间序列不连续的问题，提高了湿地水体面积及水位提取的精度。为湿地水文信息的遥感获取提供了技术流程及思路，研究成果可为湿地生态干旱识别与评估提供技术手段及数据基础。
20.(2)耦合湿地水-土-植被三要素的湿地生态干旱指数构建
21.目前湿地生态干旱监测主要依据水位站点监测数据，通过判定生态水位阈值对湿地干旱进行分析，忽略了湿地水陆交替造成的复杂性，不能准确刻画大范围湿地的水体、植被与土壤的干旱信息。本实施例在建立湿地生态干旱指数时综合考虑湿地水-土-植被三要素，使其适用于复杂湿地生态干旱识别与评估。湿地生态干旱指数对湿地生态干旱的空间异质性刻画优于传统的水文干旱和气象干旱，为完善湿地生态干旱识别与评估研究提供了技术支撑，为精准的湿地生态干旱监测与识别提供理论依据与方法支撑。
22.(3)沼泽湿地生态干旱特征识别与评估
23.针对湿地的典型气候和地理特征，将基于像素尺度的变异系数分析、趋势分析和频率分析方法应用到湿地生态干旱识别与评估，对湿地生态干旱时空变化特征及演变趋势进行了分析研究。识别湿地生态干旱的高频率区域以及干旱呈增加趋势的区域，为湿地生态补水提供科学依据，为其它类似湿地的生态干旱认知及水资源管理提供依据。
附图说明
24.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现
有技术描述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实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
25.图1为本发明的技术路线示意图。
具体实施方式
26.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例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做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。
27.本发明实施例公开了一种基于多源遥感数据的湿地生态干旱识别与评估方法，如图1所示，基于多源遥感数据的湿地生态干旱识别与评估方法包括以下步骤：
28.(1)基于多源遥感数据的湿地生态水文因子提取及其变化规律分析
29.综合利用landsat/sentinel等多源遥感数据，准确定量获取历史长时间序列(1984年以来)湿地三要素(水文信息、土壤湿度、植被ndvi)，作为湿地生态水文因子，利用实测数据验证生态水文因子精度的基础上，融合多时空尺度生态水文因子，基于最小二乘法，在像素尺度分析湿地生态水文因子的变化趋势，揭示其时空演变规律。
30.(2)湿地生态干旱指数(wedi)的建立
31.在分析湿地生态水文因子时空演变的基础上，在像素尺度上应用有序加权平均模型(owa)分配每个因子权重，耦合各因子建立湿地生态干旱指数；选取扎龙湿地生长季内不同月份(5-10月)典型干旱事件，对湿地生态干旱指数进行评价，应用线性回归模型评估湿地生态综合干旱指数的不确定性。最终确定适合湿地的生态综合干旱指数及不同干旱等级阈值。
32.(3)基于wedi的扎龙湿地生态干旱识别与评估
33.基于建立的湿地生态干旱指数，识别湿地长时间序列的生态干旱，采用变异系数、趋势分析、干旱频率统计分析方法对湿地生态干旱的演变特进行系统的研究，分析近40年来不同程度湿地生态干旱事件的发生和发展过程，揭示湿地生态干旱时空演变特征，为湿地生态干旱实时识别与评估提供理论基础和技术支撑。
34.本实施例涉及到的气象数据包括降水、地表温度，降水数据来源于国家青藏高原科学数据中心(tpdc)，下载网址(http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/)。数据空间分辨率为约1千米，时间尺度为1901-2017年，所有数据均由专业数据分析与遥感地信专业软件分析与处理，最终获得研究区内空间分辨率30米逐月数据集，与其他遥感数据空间分辨率一致。地表温度数据为湿地附近气象站的实测数据，获取的数据逐日地表温度。
35.降水数据主要用于分析降雨对湿地生态影响，降雨数据集为中国逐月降水量数据，数据格式为netcdf，即.nc格式。该数据集利用数据降尺度方案生成分辨率较高的降雨产品数据，并且经过了站点实测数据的验证，精度可满足科学研究的应用，数据集降水单位为0.1mm。
36.包括径流量观测及水位观测。径流数据为水文站的年实测的逐日径流量数据。湿地内水位观测站获取的水位资料，实测逐日水位数据。
37.植被遥感分析中最常用的植被指数是归一化差值植被指数(ndvi)，其中r
nir
、r
red
分别代表近红外与红外波段。ndvi是一种无量纲的指数，描述了植被覆盖的可见光和近红外反射率之间的差异。使用1984-2021年landsat5/8，计算研究区范围内的逐月ndvi。
[0038][0039]
归一化差值水体指数(ndwi)已被证明是稳定的水体提取方法。方程表示如下，其中r
nir
、r
gre
分别代表近红外与绿光波段。本实施例计算了1984年以来的ndwi，应用于沼泽湿地地表覆盖分类中、水体面积分析以及湿地生态干旱指数的构建。
[0040][0041]
首先，基于landsat数据计算tvdi，其次，应用地面实测的土壤湿度分析土壤湿度与tvdi的相互关系。最后，实现土壤湿度遥感反演并进行交叉精度验证，得到研究区内可靠的长时序的土壤湿度数据，以分析其时空变化规律。
[0042]
温度植被干旱指数(tvdi)的定义式为：
[0043][0044]
式中:t为tvdi；n为ndvi；ts为研究区某像元的地表温度(℃)；t
smin
为某一ndvi对应的最小地表温度(℃)，对应的是湿边，即：t
smin
＝a
′
b
′
*n；t
smax
为某一ndvi对应的最大地表温度(℃)，对应的是干边，即：t
smax
＝a b*n；a，b为干边线性拟合方程的系数。湿边并不是平行于ndvi轴的一条直线，因此通常需要对湿边也进行线性拟合。t的取值在0到1之间。t值越大，土壤越干旱，反之，越湿润。
[0045]
基于已获取的沼泽湿地生态水文因子运用局部有序加权平均模型(owa)构建适合沼泽湿地生态系统的一种新型湿地生态干旱指数wedi，综合表征湿地生态干旱，为沼泽湿地生态干旱的识别和干旱时空动态变化研究提供技术支撑。局部owa模型将研究区域细分为不同的邻域。使用移动窗口方法来定义邻域，然后基于每个移动窗口中最小值和最大值之间的索引值的顺序来分配每个因子的权重。局部owa模型基于以下方程式计算的：
[0046][0047]
其中owa
iq
是第q个邻域中估计的i
th
像素的owa值；λk是与干旱指数相关的权重；z
ikq
是通过根据局部值函数对归一化的值进行重新排序而获得的。局部标准权重w
kq
定义如下式，w
*kq
是第q邻域的第k
th
干旱指数的局部权重。
[0048]
[0049][0050]
其中max
iq
(a
qik
)和min(a
qik
)是第q个邻域中k
th
指数的最大值和最小值。
[0051]rk
＝maxk(a
ik
)-mink(a
ik
)；
[0052]rkq
＝maxkq(a
ikq
)-min
kq
(a
ikq
)；
[0053]w*kq
＝w
krkq
/rk；
[0054]
表1 owa各参数计算举例
[0055][0056]
orness用于测量owa运算符的加权向量。orness的程度如下：
[0057][0058]
其中a衡量owa运算符与逻辑or运算符的相似程度。如果a＝0.5，则λk＝1/n；当a＝0时，λk＝1且所有其他权重均为0；如果λn＝1且a＝1，则所有其他λk权重都等于0。归一化形式如下：
[0059][0060]
其中表示订单重量分散。对于λk＝1且所有其他权重均为0时对于所有λk＝1/n，的值。λk可以通过以下非线性方程求解得到：
[0061][0062][0063]
a参数表示owa在and和or运算符之间的连续体上的位置。为了调查干旱状况的影响，可以通过实地干旱评估a在不同的值时的当地owa的等级。最终确定适合建立wedi的a值。
[0064]
表2α的不同取值及其对应的顺序权重值(λk)
[0065][0066][0067]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0068]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本实施例中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本实施例所示的这些实施例，而是要符合与本实施例所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。