本发明属于农业灌溉面积遥感解译领域，具体涉及一种面向卫星遥感实际灌溉面积解译的土壤水分阈值动态确定方法。
背景技术：
1、我国农业灌溉取水工程点多、面广、量大，取用水量占全国总用水量的60％以上。农业用水计量全面覆盖难度大、成本高，农业取用水情况难以全面准确掌握，已成为取用水监管中突出的薄弱环节。特别是根据第二次、第三次全国国土资源调查成果，全国土地利用结构、规模发生较大变化，部分地区农田灌溉面积变化较大。动态掌握农业实际灌溉面积变化情况，对于提高农业水资源配置与管理决策能力，加强农业取用水管理，保障粮食生产用水，支撑经济社会高质量发展十分必要。
2、基于灌溉后土壤水分跃升特征的灌溉面积识别技术，相比于基于作物长势、蒸散发差异的灌溉面积识别技术，时效性更高，且具备区分灌次的识别能力。低空间分辨率的土壤水分数据通常具有良好的时间连续性，能够做到逐日或准逐日的区域覆盖，但其难以反映地块尺度的灌溉情况，无法用于农业灌溉面积的精准监测。高空间分辨率的土壤水分数据能够精细刻画不同地块的灌溉情况，受天气、重访周期影响，难以实现时间连续监测。目前，多源卫星协同方法明显提升了高空间分辨率数据的时间连续性，但由于时间间隔不稳定、多源数据反演误差不一致等原因，导致利用土壤水分数据识别灌溉面积时的阈值确定较为困难。因此，发明一种面向光学遥感土壤水分灌溉面积解译的阈值动态确定方法，对于业务化识别地块尺度的多轮次灌溉信息，提升农业用水管理水平具有重要意义。
技术实现思路
1、本发明为了解决背景技术中存在的技术问题，目的在于提供一种面向卫星遥感实际灌溉面积解译的土壤水分阈值动态确定方法。首先基于地面墒情站监测时间连续的土壤水分变化，构建方程描述土壤水分衰减规律，进而确定灌溉后不同时间间隔条件下的土壤水分跃升幅度；其次是将多源遥感数据进行反演，并利用实测土壤水分数据对反演结果进行误差评价，基于误差传递公式评估不同数据源组合方案下的协同误差，实现多源数据组合方案优选；最后联合土壤水分衰减方程、灌溉面积识别公式、数据组合方案误差，构建考虑误差传递的灌溉面积动态识别阈值确定方程，确定不同时间间隔、不同数据源组合方案下的灌溉面积识别阈值。通过这种方法，可以较为高效、准确的获取灌溉面积识别阈值，支撑灌溉面积的高精度、高频次识别，进而提升农业用水精细化管理水平。
2、为了解决技术问题，本发明的技术方案是：
3、一种面向实际灌溉面积卫星遥感解译的土壤水分阈值动态确定方法，包括以下步骤：
4、s1：收集地面实测时间连续的土壤水分，构建方程描述表层土壤水分衰减规律，确定灌溉后不同时间间隔条件下的土壤水分跃升幅度；
5、s2：基于多源遥感数据反演土壤水分，利用实测土壤水分数据对反演结果进行误差评价，基于误差传递公式评估不同数据源组合方案下的协同误差，优选多源数据组合方案；
6、s3：联合土壤水分衰减方程、灌溉面积识别公式、数据组合方案误差，构建考虑误差传递的灌溉面积识别动态阈值确定方程，动态确定不同时间间隔、不同数据源组合方案下的灌溉面积识别阈值；
7、s4：重复步骤s1-s3，确定一定时间范围内的灌溉面积识别阈值，计算时间范围内的多轮次灌溉面积。
8、进一步，所述步骤s1具体包括：
9、s11：收集时间连续土壤含水量与降水数据，扣除降水影响后，确定灌溉引起的土壤水分变化时间范围；
10、s12：分析多个变化时间范围灌溉引起的表层土壤水分(10cm)变化规律，获取土壤水分随时间衰减的方程；
11、smt+d＝(smt，d)
12、其中，smt+d表示第灌溉d天后的表层土壤水分,smt表示灌溉后当天的表层土壤水分；
13、s13：综合考虑多个灌溉事件前后的土壤水分水平，分别确定灌溉当天的土壤水分参考值smt与灌溉前一天土壤水分参考值smt-1。
14、进一步，所述步骤s2具体包括：
15、s21：收集多源卫星遥感影像并进行数据预处理，选取适宜的方法，反演得到土壤水分
16、s22：利用土壤水分实测数据进行反演结果误差评价，主要指标包括相关性系数r2误差标准差σ；
17、
18、
19、式中表示第i个验证点的反演土壤水分，sm表示实测土壤水分，δ表示实测土壤水分与反演土壤水分的误差，n表示验证点个数；
20、s23：基于土壤水分变化的灌溉面积识别核心是灌溉前(t)与灌溉后(t+k)的土壤水分差异，结合遥感数据收集情况，相邻时间的土壤水分差异由表示；
21、
22、结合计算方程与误差传递方程，计算的不确定性应由两期土壤水分的不确定性得到，对于相同数据源而言，土壤水分差异的不确定性表达如下：
23、
24、对于不同数据源而言，土壤水分差异的不确定性则为：
25、
26、式中，s1与s2分别表示不同数据类型。
27、s24：基于计算公式，对已收集数据源不同组合方案下的土壤水分差异不确定性进行计算，最小，即为最优的数据源组合方案；
28、进一步，所述步骤s3具体包括：
29、s31：基于土壤水分的灌溉面积识别是判定遥感反演土壤水分变化差异是否满足阈值t要求，若满足，则认为发生灌溉；
30、
31、s32：区域内灌溉地块的发生位置与时间是分散的，阈值t也应在最不利条件确定。如两期遥感数据的时间间隔为5天，最不利条件为第2天发生灌溉，土壤水分在衰减3天后才被遥感监测，由灌溉引起的土壤水分跃升幅度减小，灌溉识别的难度增加；
32、t＝smt+d-smt-1
33、式中smt-1表示灌溉发生前的土壤水分，smt+d灌溉d天后的土壤水分，d由两期土壤水分的时间间隔决定。
34、s33：考虑反演不确定性的土壤水分差异为在与阈值t的比较中，不确定性的引入可能会造成差异的减小因此灌溉识别需要考虑不确定性的负面影响，同时结合实测土壤水分的衰减规律方程，得到考虑不同时间间隔、不同数据源组合误差特征下的灌溉面积识别方程；
35、
36、进一步，所述步骤s4具体包括以下步骤：
37、s41：重复步骤s1-s3，计算一段时期收集光学遥感数据的土壤水分，并识别相邻时间土壤水分数据的灌溉面积；
38、s42：基于各轮次识别的灌溉面积累加得到各像元的灌溉次数；
39、
40、其中，iay为像元在时期y的灌溉次数，m为灌溉识别期数；iax为第x期像元的灌溉识别结果。
41、与现有技术相比，本发明的优点在于：
42、1、本发明提出了一种面向实际灌溉面积卫星遥感解译的土壤水分阈值动态确定方法，能够动态确定不同时间间隔、不同数据源组合条件下的灌溉识别阈值，为灌溉面积识别的业务化应用提供了重要支撑。
43、2、本发明以地面实测数据为经验参考与检验真值，通过构建表层土壤水分衰减规律方程，评价土壤水分反演的误差特征，推导多源土壤水分组合应用的误差合成方程，定量评价了多源数据协同理论误差，解决了多源协同条件下的数据源优选问题。
44、3、本发明提出的阈值确定方法能够支撑高频次的灌溉面积识别，实现区域分轮次的灌溉面积识别，支撑更为精细的灌溉过程刻画与灌溉水量估算。
1.面向卫星遥感灌溉面积解译的土壤水分阈值动态确定方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向卫星遥感灌溉面积解译的土壤水分阈值动态确定方法，其特征在于，步骤s1具体包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的面向卫星遥感灌溉面积解译的土壤水分阈值动态确定方法，其特征在于，步骤s2具体包括以下子步骤：
4.根据权利要求1所述的面向卫星遥感灌溉面积解译的土壤水分阈值动态确定方法，其特征在于，步骤s3具体包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述的面向卫星遥感灌溉面积解译的土壤水分阈值动态确定方法，其特征在于，步骤s4具体包括以下子步骤：
