买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：中国科学院空天信息创新研究院;中国自然资源航空物探遥感中心

摘要：本发明公开了一种顾及时空约束和植被状况的旱情预测方法，分为以下五个步骤：1获取模型构建所需的多源遥感数据并进行处理；2构建顾及时空约束的旱情监测模型，求取高空间分辨率旱情指数；3构建植被关键性状预测模型，估算得到低分辨率植被关键性状指标的预测结果；4融合高空间分辨率旱情指数与低分辨率植被关键性状预测结果，构建植被旱情预测耦合模型；5旱情预测结果的获取。本发明提出了普适的具有机理约束的旱情预测方法，通过结合植被性状指标模拟结果，利用长时序历史数据来预测旱情，从而获得高分辨率、高精度的预测结果。

主权项：1.一种顾及时空约束和植被状况的旱情预测方法，其特征在于：所述的旱情预测方法分为以下五个步骤：1获取模型构建所需的多源遥感数据并进行处理；2构建顾及时空约束的旱情监测模型，求取高空间分辨率旱情指数；3构建植被关键性状预测模型，估算得到低分辨率植被关键性状指标的预测结果；4融合高空间分辨率旱情指数与低分辨率植被关键性状预测结果，构建植被旱情预测耦合模型；5旱情预测结果的获取；所述顾及时空约束的旱情监测模型的构建过程为：基于旱情遥感监测指数模型，同时引入时间和空间维度，假定回归系数为空间位置和观测时刻的函数，兼顾时空非平稳性，结合空间自相关性、时间自相关性和地理位置信息构建时空地理加权回归的顾及时空约束的旱情监测模型，具体步骤如下：第一步，初始模型的构建：考虑空间和时间维度的影响，表示如下： 式中，VDIc是位置x,t处的干旱指数；β0x,t代表常系数，βnx,t是自变量Xn在空间位置x和时间t的回归系数；Xnn＝1,2,...k代表解释变量集合，解释变量包括温度条件指数TCI、植被状态指数VCI、植被水分指数WCI、土壤水分指数SWCI以及降水指数PCI，其中k代表解释变量的个数；ε是误差项；第二步，模型引入时空非平稳性：为了考虑时空非平稳性，假设回归系数βnx,t是空间位置x和观测时间t的函数，使用二维的三次B样条函数来拟合： 式中，βn,jx是空间位置x上的回归系数，φjt是时间t上的B样条函数，j表示回归系数和样条函数中的索引；第三步，模型引入空间自相关性：为了考虑空间自相关性，引入个空间权重矩阵ωx来给每个空间位置x分配一个权重值，使用空间自相关模型来计算ωx，然后，将ωx与每个自变量Xn相乘，得到加权自变量：ωXn＝ωx×Xn9第四步，模型引入时间自相关性和地理位置信息：在模型中引入一个时空权重矩阵vx,t来表示时间自相关性和地理位置信息，即同时对每个空间位置x和观测时间t分配一个权重值，构建时空权重矩阵之后将vx,t与每一个加权自变量ωXn相乘，得到最终权重自变量：zXn,t＝νx,t×ωXn10第五步，顾及时空约束的旱情监测模型的构建：将响应变量VDIc和权重自变量zXn,t代入模型，得到如下的顾及时空约束的旱情监测模型： 基于构建所得的顾及时空约束的旱情监测模型，使用最小二乘法求解模型，得到每个自变量在每个空间位置和观测时间上的回归系数，进行旱情监测和预测，求取最终的高空间分辨率旱情指数值VDIc；所述植被关键性状预测模型的构建过程为：基于生态水文最优性原理，定量表达水分胁迫条件下的植物功能和结构性状对环境的适应机制，构建干旱胁迫影响下的植被关键性状预测模型，具体步骤如下：干旱条件下，植被光合过程同化固定的碳按比例分配至叶片参与后续光合作用，叶片生物量可通过两种结构性状指标比叶重LMA和叶面积指数LAI二者的乘积描述，因此，植被结构性状指标叶面积指数LAI可以表示为： 式中，∑GPP-Re为当前生长季累积净碳收益，GPP为总初级生产力，由普适性光合作用估算模型Pmodel估算；f1为分配至叶片的比例，对于木本植物设置为参考值0.3，对于草本植物可设置为参考值0.4；比叶重LMA与叶片年龄的变化趋势呈正相关，对于干旱、半干旱地区使用其中位数100作为参考值，或根据叶片年龄估算；通过公式12估算得到低分辨率植被结构性状指标叶面积指数LAI的预测值，作为下一步骤中旱情耦合预测的参量；所述植被旱情预测耦合模型的构建过程为：利用顾及时空约束的旱情监测模型制备长时间序列的高空间分辨率旱情指数VDIc，同时，根据植被关键性状预测模型获取同一时间序列的植被关键性状叶面积指数LAI；通过RF拟合器定量表达，构建的植被旱情预测模型具体表达式如下：NVDIc,q+1＝FNVDIc,q,LAIq+1+Bias25式中，q和q+1为对应时相，F为基于RF构建的非线性模型，利用q时相的NVDIc,q和q+1时相的LAIq+1共同预测；Bias为相关环境要素驱动的残差项，用以表征植被预测模型未知过程并抵消系统偏差带来的影响。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 中国自然资源航空物探遥感中心 一种顾及时空约束和植被状况的旱情预测方法