一种新型TAVI地形调节因子优化算法制造技术

本发明专利技术涉及一种新型TAVI地形调节因子优化算法，包括以下步骤：选择样区；计算植被指数；计算相关系数；逼近优化。本发明专利技术无需DEM数据和遥感影像分类，同时不依赖于地面调查数据，对TAVI在复杂地形山区植被信息准确反演的应用推广具有重要的科学意义与经济价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术设及一种新型TAVI地形调节因子优化算法。
技术介绍
现有地形调节植被指数(TAVI，公式1、公式2,国家专利号200910111688.X)中地形 调节因子f( A )优化方法主要有巧巾："匹配寻优法"和"极值优化法"。 TAVI = CVI+f( Δ ) . SVI (1)(2) 式中，CVI为常规植被指数，如归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)等;SVI 为阴影植被指数，其中化表示遥感影像红光波段数据，Mr表示红光波段数据的最大值；f (A)为地形调节因子。 "寻优匹配"算法计算步骤为：（1)影像分类，划分遥感影像中山体的阴坡和阳坡， 并选取典型样区；（2)目标识别，借助地面调查资料、实地考察数据、航拍资料或者 GoogleEarth的高分辨率影像数据等核实阴坡与阳坡植被的均质性，识别典型样区阴坡与 阳坡植被一致或接近的部分；（3)优化匹配，令f( Δ )从0开始，依次递增，考察TAVI在典型样 区阴坡与阳坡植被一致部分的植被指数值变化，当二者相等时，即可确定f( A )的最优结 果。 "极值优化"算法（国家专利号201010180895.3本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种新型TAVI地形调节因子优化算法，其特征在于包括以下步骤：步骤S1：选择样区，在复杂地形山区选择典型样区，确保所述典型样区的样区影像的噪声干扰最小、具有强烈的地形影响、山体阳坡和阴坡对称分布；步骤S2：计算植被指数，具体如下：TAVI＝CVI+f(Δ)·SVISVI=Mr-BrBr]]>其中：TAVI为地形调节植被指数；CVI为常规植被指数；SVI为阴影植被指数；f(Δ)为地形调节因子；Br为遥感影像红光波段数据，Mr为红光波段数据的最大值；步骤S3：计算相关系数，具体如下：R1=nΣxy1-Σx·Σy1nΣx2-(&Si...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：江洪，汪小钦，陈芸芝，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建;35