基于modis遙感影像的高分辨率遙感影像植被指數時間序列校正方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于MODIS遙感影像的高分辨率遙感影像植被指數時間序列校正方法，該方法包括HJ?NDVI及中低空間分辨率遙感影像NDVI時間序列的構建、HJ及中低空間分辨率遙感影像對應像元的時間序列協整檢驗、HJ?NDVI時間序列異常區段檢驗、HJ?NDVI時間序列異常區段校正四個階段。該方法能夠修正HJ?NDVI時間序列因氣候原因造成序列曲線形態的異常，提高其正確性和可用性，為在高時空分辨率下研究生物地球化學模型提供有效數據。同時本法也適用于源于其它中高分辨率遙感影像的某種植被指數的時間序列。
【專利說明】基于MODIS遙感影像的高分辨率遙感影像植被指數時間序列校正方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種基于MODIS遙感影像的高分辨率遙感影像植被指數時間序列校正方法，屬于地理信息系統【技術領域】。
【背景技術】
[0002]遙感影像時間序列是利用一系列的遙感影像數據原始影像或者其衍生的指數影像，按照時間順序排列起來，使之能夠表達遙感對象在時間上變化特性的一種影像序列。為從時間維度上分析使用遙感影像提供了數據源。
[0003]目前應用最為廣泛的，是中低空間分辨率遙感影像的植被指數時間序列。中低空間分辨率遙感衛星 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)提供的NDVI (即歸一化植被指數，英文是Normalized Difference Vegetation Index)時間序列產品是全球廣泛使用的植被指數產品。該產品來源于每日的、經過大氣校正和表面二向性反射的遙感影像數據，數據使用了針對性的方法，保證了數據質量的穩定、可靠，能夠提供持續的、覆蓋全球的高時間分辨率NDVI時間序列產品。但是MODIS NDVI的最高空間分辨率為250m,較低的空間分辨率為研究更加精細的地物情況帶來了困難。而高空間分辨率和高時間分辨率是一對矛盾體，擁有更高空間分辨率的衛星(如Landsat、SP0T系列衛星)不能提供足夠高的重返周期，無法構建高時間分辨率的時間序列。對此，很多學者展開了數據融合的研究，利用不同傳感器影像進行空間、時間的融合來彌補這個矛盾，使得融合后的影像盡可能保留高時間分辨率和高空間分辨率的雙重特點。Pohl and Van Genderen (1998), Amolinsand Zhang (2007), Thomas and Ranchin (2008)已對相關研究進行了綜述。雖然現在不斷有新的研究成果涌現，但仍無法完全保留融合影像具有親本影像的所有細節。
[0004]隨著2008年9月由中國發射的環境減災小衛星星座(HJ-1A/1B small satelliteconstellations,HJ-1A/1B)的發射，為構建高空間分辨率和高時間分辨率的遙感影像時間序列提供了另外一種解決方案。HJ-1A/1B能夠提供空間分辨率為30m的、重訪周期可達2天的多光譜遙感影像，所以，可以利用HJ-1A/1B遙感影像生成較高時空分辨率的NDVI時間序列(以下簡稱HJ NDVI時間序列)而不需要進行高時間分辨率和高空間分辨率影像的融合處理。理論上，這樣的時間分辨率應該能夠滿足用于植被研究的NDVI時間序列的需求，一些學者也對此進行過應用研究。但HJ NDVI時間序列仍存在以下問題:(1)HJ衛星單位時間內獲取影像數遠小于M0DIS，無法使用最大值合成(MVC)方法消除噪聲對NDVI值降低的影響；(2) HJ-1A/1B遙感影像不提供像元質量評價的產品，無法依據自身平臺對生成的NDVI時間序列進行調整，減弱被噪聲污染時相的影響。(3)所下載影像沒有進過輻射校正和大氣校正，也造成HJ NDVI時間序列的不穩定。以上問題，造成了 HJ NDVI時間序列在應用中出現NDVI值持續性偏低、不正常的波動等現象。為了能夠準確地使用HJ NDVI時間序列，必須對其進行校正。對于植被指數時間序列的校正研究，已有針對不同數據源的多種方法，比如最佳指數斜率提取算法(BISE)、傅里葉擬合法、Savitzky-Golay濾波和非對稱高斯函數擬合法。但這些都不能很好地解決HJ NDVI時間序列的上述問題。
[0005]NDVI雖然不是一種內在的物理量，但是它與植被的物理性質相關(如葉面積指數、植被覆蓋度、植被生長條件、生物量等)。因而不論哪種傳感器計算出來的NDVI時間序列往往都呈現以季節或年為周期的季節性變化，在同一地區的同一時間段上，不同傳感器的NDVI時間序列也應該具有相同的變化趨勢。由于中低空間分辨率遙感影像NDVI時間序列質量相對可靠，所以可以參考中低空間分辨率遙感影像NDVI時間序列對HJ NDVI時間序列的異常區段進行校正，修正其因氣候原因造成的時間序列的異常，得其符合應用要求，為在更高空間分辨率下研究生物地球化學模型提供有效數據。
【發明內容】
[0006]本發明解決的技術問題是:提出一種精度高的基于MODIS遙感影像的高分辨率遙感影像植被指數時間序列校正方法，該方法能夠對HJ NDVI時間序列的異常區段進行校正，修正其因氣候原因造成的時間序列的異常，為在更高空間分辨率下研究生物地球化學模型提供有效數據。
[0007]為了解決上述技術問題，本發明提出的技術方案是:一種基于MODIS遙感影像的高分辨率遙感影像植被指數時間序列校正方法，包括以下步驟:
[0008]I)獲取預定區域、預定時間段的HJ-1A/1B遙感影像數據以及該區域同時間段的MODIS遙感數據；
[0009]2)讀取MODIS遙感數據，獲得MODIS遙感影像中每個像元的NDVI值、實際成像日和質量評價值，其中所述質量評價值分為以下幾類:“_1”表示沒有評價結果，“0”表示數據質量非常好，“ I”表示數據可用但是質量一般，“2”表示有雪冰覆蓋，“3”表示有云層干擾；
[0010]3)分別將所有MODIS遙感影像中具有相同坐標值的像元的NDVI值按實際成像日的時間順序組合成第一 MODIS NDVI時間序列，將所述第一 MODIS NDVI時間序列中質量評價值不等于0和I的像元的NDVI值用該序列中其相鄰的NDVI值的插值進行代替，得到第二 MODIS NDVI時間序列；
[0011 ] 4)對每幅HJ-1A/1B遙感影像像元的植被指數進行歸一化處理，得到為HJ NDVI影像；
[0012]5)分別將所有HJ NDVI影像中具有相同坐標值的像元的NDVI值按實際成像日的時間順序組合成與坐標值對應的第一 HJ NDVI時間序列，并依照第二 MODIS NDVI時間序列的實際成像日對第一 HJ NDVI時間序列按最相鄰的NDVI值進行插值，得到與第二 MODISNDVI時間序列的實際成像日相一致的第二 HJ NDVI時間序列；
[0013]6)對所述預定區域中MODIS遙感影像的每一個像元，找到在空間上被該像元覆蓋的HJ-1A/1B遙感影像中的像元，兩者存在覆蓋關系的第二 MODIS NDVI時間序列和第二 HJNDVI時間序列構成時間序列對，對所述時間序列對以第二 MODIS NDVI時間序列為標準序列做協整檢驗；
[0014]7)通過了協整檢驗的時間序列對的第二 MODIS NDVI時間序列減去相對應的第二HJ NDVI時間序列得到波動序列；對該波動序列進行異常區段檢驗得到正常波動區段和異常波動區段，并將第二 HJ NDVI時間序列按正常波動區段和異常波動區段的實際成像日劃分為正常HJ NDVI時間區段和異常HJ NDVI時間區段；[0015]8)對第二 HJ NDVI時間序列中的異常HJ NDVI時間區段進行校正，得到所述預定區域、預定時間段內具有較高時間分辨率的高分辨率遙感影像時間序列。
[0016]上述技術方案的進一步改進是:在執行第6)步之前，首先將第二 MODIS NDVI時間序列和和第二 HJ NDVI時間序列進行Savitzky-Golay濾波。
[0017]上述技術方案的進一步改進是:第8)步中，利用正常HJ NDVI時間區段與相應時間段的第二 MODIS NDVI時間序列對所述異常HJ NDVI時間區段進行校正。
[0018]上述技術方案的進一步改進是:第4)步中對每幅HJ-1A/1B遙感影像進行歸一化前，先對每幅HJ-1A/1B遙感影像進行輻射校正和幾何精校正。
[0019]作為優選方案，第6)步中對所述時間序列對進行協整檢驗的方法是:
[0020]1A)使用ADF檢驗方法判斷對應的所述時間序列對中的第二 MODIS NDVI時間序列和和第二 HJ NDVI時間序列是否為同階單整，若同階單整，則轉到第1B)步；若非同階單整，則所述時間序列對不具備協整關系；
[0021]1B)對同階單整的時間序列對進行協整回歸，使用ADF方法檢驗回歸殘差的平穩性，若殘差平穩，則所述時間序列對是協整的，兩者具有相依關系；否則兩者不具備協整關系。
[0022]作為優選方案，第7)步中對波動序列進行異常區段檢驗的方法是:
[0023]2A)設第二 MODIS NDVI時間序列為X，第二 HJ NDVI時間序列為Y，計算波動序列的中心界限CL和上界限UCL，如下式所示:
[0024]
【權利要求】
1.一種基于MODIS遙感影像的高分辨率遙感影像植被指數時間序列校正方法，包括以下步驟: 1)獲取預定區域、預定時間段的HJ-1A/1B遙感影像數據以及該區域同時間段的MODIS遙感數據； 2)讀取MODIS遙感數據，獲得MODIS遙感影像中每個像元的NDVI值、實際成像日和質量評價值，其中所述質量評價值分為以下幾類:“_1”表示沒有評價結果，“0”表示數據質量非常好，“ I”表示數據可用但是質量一般，“2”表示有雪冰覆蓋，“3”表示有云層干擾； 3)分別將所有MODIS遙感影像中具有相同坐標值的像元的NDVI值按實際成像日的時間順序組合成第一 MODIS NDVI時間序列，將所述第一 MODIS NDVI時間序列中質量評價值不等于0和I的像元的NDVI值用該序列中其相鄰的NDVI值的插值進行代替，得到第二MODIS NDVI時間序列； 4)對每幅HJ-1A/1B遙感影像像元的植被指數進行歸一化處理，得到為HJNDVI影像； 5)分別將所有HJNDVI影像中具有相同坐標值的像元的NDVI值按實際成像日的時間順序組合成與坐標值對應的第一HJ NDVI時間序列，并依照第二MODIS NDVI時間序列的實際成像日對第一 HJ NDVI時間序列按最相鄰的NDVI值進行插值，得到與第二 MODIS NDVI時間序列的實際成像日相一致的第二 HJ NDVI時間序列； 6)對所述預定區域中MODIS遙感影像的每一個像元，找到在空間上被該像元覆蓋的HJ-1A/1B遙感影像中的像元，兩者存在覆蓋關系的第二 MODIS NDVI時間序列和第二 HJNDVI時間序列構成時間序列對，對所述時間序列對以第二 MODIS NDVI時間序列為標準序列做協整檢驗； 7)通過了協整檢驗的時間序列對的第二MODIS NDVI時間序列減去相對應的第二 HJNDVI時間序列得到波動序列；對該波動序列進行異常區段檢驗得到正常波動區段和異常波動區段，并將第二 HJ NDVI時間序列按正常波動區段和異常波動區段的實際成像日劃分為正常HJ NDVI時間區段和異常HJ NDVI時間區段； 8)對第二HJNDVI時間序列中的異常HJ NDVI時間區段進行校正，得到所述預定區域、預定時間段內具有較高時間分辨率的高分辨率遙感影像時間序列。
2.根據權利要求1所述的基于MODIS遙感影像的高分辨率遙感影像植被指數時間序列校正方法，其特征在于:在執行第6)步之前，首先將第二 MODIS NDVI時間序列和和第二 HJNDVI時間序列進行Savitzky-Golay濾波。
3.根據權利要求1所述的基于MODIS遙感影像的高分辨率遙感影像植被指數時間序列校正方法，其特征在于:第8)步中，利用正常HJ NDVI時間區段與相應時間段的第二 MODISNDVI時間序列對所述異常HJ NDVI時間區段進行校正。
4.根據權利要求1所述的基于MODIS遙感影像的高分辨率遙感影像植被指數時間序列校正方法，其特征在于:第4)步中對每幅HJ-1A/1B遙感影像進行歸一化前，先對每幅HJ-1A/1B遙感影像進行輻射校正和幾何精校正。
5.根據權利要求1所述的基于MODIS遙感影像的高分辨率遙感影像植被指數時間序列校正方法，其特征在于，第6)步中對所述時間序列對進行協整檢驗的方法是: 1A)使用ADF檢驗方法判斷對應的所述時間序列對中的第二 MODIS NDVI時間序列和和第二 HJ NDVI時間序列是否為同階單整，若同階單整，則轉到第1B)步；若非同階單整，則所述時間序列對不具備協整關系； 1B )對同階單整的時間序列對進行協整回歸，使用ADF方法檢驗回歸殘差的平穩性，若殘差平穩，則所述時間序列對是協整的，兩者具有相依關系；否則兩者不具備協整關系。
6.根據權利要求1所述的基于MODIS遙感影像的高分辨率遙感影像植被指數時間序列校正方法，其特征在于，第7)步中對波動序列進行異常區段檢驗的方法是: 2A)設第二 MODIS NDVI時間序列為X，第二 HJ NDVI時間序列為Y，計算波動序列的中心界限CL和上界限UCL，如下式所示:
7.根據權利要求3所述的基于MODIS遙感影像的高分辨率遙感影像植被指數時間序列校正方法，其特征在于，第8)步中對所述異常HJ NDVI時間區段進行校正的具體方法如下: 3A)設正常波動區段對應的第二 MODIS NDVI時間序列為Xe，正常波動區段對應的第二HJ NDVI時間序列為Yc,對Xc和Yc進行協整回歸，以最小二乘法得到回歸參數a、β^的估計值以及殘差序列ec ； 其中協整回歸公式為:
8.根據權利要求1所述的基于MODIS遙感影像的高分辨率遙感影像植被指數時間序列校正方法，其特征在于:所述MODIS遙感數據是MODIS M0D13Q1和MODIS MYD13Q1數據。
【文檔編號】G01S17/88GK103617629SQ201310690726
【公開日】2014年3月5日 申請日期:2013年12月13日 優先權日:2013年12月13日
【發明者】劉永學, 汪業成, 張群, 李滿春, 王加勝, 程亮, 張荷霞, 孫超, 趙賽帥, 成王玉, 鄒偉 申請人:南京大學