ICS 65.020.30 DB51 备案号：28179-2010 四 川 省 地 方 标 准 DB 51/T 1089—2010 基于MODIS数据的草原地上生物量 遥感估测技术规程 Technical Rules for Grassland above-ground Biomass Remote Sensing Monitoring base on MODIS Data 2010 - 06 - 01 发布 四川省质量技术监督局 2010 - 07 - 01 实施 发 布 DB51/T 1089-2010 目 次 前言 ................................................................................ II 1 范围 .............................................................................. 1 2 规范性引用文件 .................................................................... 1 3 术语和定义 ........................................................................ 1 4 基本方法 .......................................................................... 2 5 前期准备 .......................................................................... 2 6 地面调查 .......................................................................... 2 7 MODIS数据处理 ..................................................................... 3 8 植被指数合成 ...................................................................... 3 9 模型建立 .......................................................................... 4 10 结果计算与评价 ................................................................... 4 附录A（资料性附录） 图A.1 应用MODIS数据进行生物量估测的技术流程 .................. 6 附录B（资料性附录） MODIS数据产品分级 ............................................... 7 附录C（资料性附录） 常用的MODIS植被指数 ............................................ 10 DB51/T 1089-2010 前 言 本标准中附录A、附录B、附录C、附录D为资料性附录。 本标准由四川省畜牧食品局提出并归口。 本标准由四川省质量技术监督局批准。 本标准起草单位：四川省草原工作总站。 本标准主要起草人：张绪校、周俗、唐川江、张新跃、侯众、严东海、鲁岩。 DB51/T 1089-2010 基于 MODIS 数据的草原地上生物量遥感估测技术规程 1 范围 本标准规定了应用 MODIS 数据进行草原地上生物量估测的方法和技术要求。 本标准适用于应用 MODIS 数据开展天然草原产量的遥感监测工作。 2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文 件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 NY/T 1233—2006 DB51/T 939—2009 3 草原资源与生态监测技术规程。 草原资源遥感监测地面布点与样方测定技术规程。 术语和定义 下列术语和定义适用于本标准。 3.1 MODIS数据 MODIS data 中分辨率成像光谱仪（MODIS）对地扫描生成的图像。 3.2 地上生物量 above-ground Biomass 草原地面以上所有植物植物体的总量。以下简称生物量。 3.3 数字地图 digital map 以数字形式表达的，可存储在磁盘、磁带、光盘等介质上的地图。 3.4 多时相数据temporal data 不同时间获取的同一地域的一组图像、地图或地理数据。 3.5 图像处理image processing 图像数字化、复原、几何校正、增强、统计分析和信息提取分类、识别等图像加工的各种技术方法 的统称。 3.6 植被指数vegetation index, VI DB51/T 1089-2010 通过地表覆盖物在可见光波谱段的吸收和在近红外波谱段的反射特性，建立的用于描述植被数量和 质量的参数。 3.7 植被指数合成vegetation index composite 在多日植被指数中，按照一定标准和规则，选择其中一个植被指数的过程。 3.8 植被指数合成期vegetation index composite period 用于实施合成的时间段。草原生物量监测中，植被指数合成期一般采用8天、16天、旬和月。 3.9 等距抽样systematic sampling 首先将总体中各单位按一定顺序排列，根据样本容量要求确定抽选间隔，然后随机确定起点，每隔 一定的间隔抽取一个单位的一种抽样方式。 4 基本方法 获取监测区MODIS遥感图像资料，经过计算机处理、识别、分类，提取植被指数信息；进行地面实 测，获取草原样地数据；用地学和数理统计方法，通过植被指数与生物量的相关性分析，建立数学模型 并进行验证和修正；利用模型估测生物量；对结果精度进行评价。 应用MODIS数据进行生物量估测的技术流程见附录A。 5 前期准备 5.1 本底资料 数字地图，包含行政区域、地形、道路、河流等要素，省级地图比例应≥1：100万，州（市）、县 级地图比例应≥1：25万。 草原类型分布图，包含草原类、组、型的分布区域、面积等要素，地图比例应≥1：50万。 其它资料，包括监测区自然条件、畜牧业生产、社会经济概况及草原灾害发生情况。 5.2 软硬件设备 硬件：运算速度较高的计算机；图形输入、输出设备等。 软件：如ENVI、ERDAS 等图像处理软件；ArcGIS等地理信息软件；SPSS、Access等统计分析、数据 库软件。 6 地面调查 进行地面调查，获取监测区内样地的草原类型、植被盖度、高度、生物量等信息。地面数据经计算 机汇总和整理，转换成地理信息软件识别的空间数据，作为遥感监测的样本。 地面调查方法参照NY/T 1233—2006《草原资源与生态监测技术规程》、DB51/T 939—2009《草原 资源遥感监测地面布点与样方测技术规程》。 DB51/T 1089-2010 7 MODIS 数据处理 7.1 数据选用原则 覆盖监测区；成像时间与地面调查时间基本一致；优先选择近星下点，残存云、暗影、大气气溶胶 少的图像；优先选择产品级别较高的图像。 7.2 图像预处理 根据MODIS数据产品级别，确定处理流程。MODIS数据产品分级见附录B。 利用地面接收系统接收到的MODIS数据为L1A原始数据，经过数据解包生成L1B HDF格式数据。对HDF 数据进行辐射纠正、投影变换、几何纠正等预处理工作后，形成LD2文件。 7.3 几何精纠正 对于随机因素导致的图像畸变，主要通过野外实测、基于已有图像或者数字化地图获得地面控制 点进行几何精纠正。控制点的数量根据图像的大小和纠正模型参数来确定。精度要求均方误差在1个 像元以内。 7.4 图像增强 经预处理的MODIS图像需进一步增强、拉伸、不同分辨率融合、波段运算等，突出图像目标信息， 使各图像分辨率、质量达到一致。 7.5 图像镶嵌与裁切 一景图像不能完全覆盖监测区时，需要对几景图像进行镶嵌。提取监测区或感兴趣区域（AOI）时， 需要进行裁切。 8 植被指数合成 8.1 植被指数分类 草原生物量估测中，一般用标准的归一化植被指数（NDVI）和增强植被指数（EVI）。 MODIS波段分布和主要应用见附录C。 常见的植被指数见附录D。 8.2 植被指数计算 根据不同植被特征、土壤背景等因素选择适宜的植被指数，按照计算公式进行波段运算。 8.3 植被指数合成 依照顺序，采用以下4种方法中的一种进行植被指数合成： 地物二向性反射（BRDF）合成：合成期内，晴天观测值超过30%，采用BRDF模型合成。 有限视角内的最大值合成（CV～MVC）：合成期内，晴天观测值少于30%，且多于2天，选择其中视 角最小的2个植被指数，取二者中最大值。 直接计算植被指数：合成期内，只有1天无云，直接使用这天的植被指数。 最大值合成（MVC）：合成期内所有观测全部有云，选取所有植被指数的最大值。 9 模型建立 DB51/T 1089-2010 通过对草原地上生物量与植被指数的相关性分析，建立数学模型。应考虑不同草原类型、地域以及 牧草生长期等条件的差异分类建模，选择适当的植被指数和模型方程。 9.1 提取灰度值 将各样地数据复合到植被指数图上，提取各样地在植被指数图上对应像元的灰度值。 9.2 建立模型 使用统计分析工具（软件），将像元灰度数值作为自变量（x），将草原地上生物量当作因变量（y）， 求回归方程，分析过程中可去掉不真实或异常的数据。选用不同类型曲线方程，根据其相关程度和拟合 效果，选用相关系数高、F检验达到0.05显著水平以上的方程作为模型。 9.3 验证与修正 把模型反演值与调查值通过统计学方法进行比较，验证模型的可信度。当误差较大时，应分析误差 产生的原因，检查图像处理、建模、计算等步骤是否正确，然后修改参数或重新建模。 验证方法：从地面调查数据中按等距抽样方法抽取一定比例（10%～20%）的数据（这些样地数据在 建模前抽取，不参与建模过程）对模型进行验证。或按总样地数的一定比例（5%～10%）在反演结果图 上随机抽取像元值和像元的位置，到实地验证。 10 结果计算与评价 10.1 生物量