一种融合DI的森林扰动综合特征指数及方法技术

本发明专利技术公开了一种融合DI的森林扰动综合特征指数及方法，通过分析了缨帽变换与综合特征指数的特点，结合MODIS数据中7个波段对森林扰动的响应特征，提出了一个新的综合森林扰动指数，该指数融合DI指数和IFZ指数的优势，提高指数值在时间序列上的稳定性和森林扰动的检测能力，在时间序列上具有较好的稳定性，同时具有较强的森林扰动响应能力，达到提高森林扰动检测精度的目的。

A comprehensive index and method of forest disturbance integrated with DI

The invention discloses a fusion DI comprehensive index and the method of forest disturbance characteristics, through the analysis of the characteristics and general features of tasseled cap transformation index, combined with MODIS data in 7 bands on the response characteristics of forest disturbance, a new comprehensive forest disturbance index is proposed, which refers to the number of fusion DI index and IFZ index edge detection ability on the time sequence and improve the stability of forest disturbance index value, has good stability in time series, and has strong forest disturbance response ability, to improve the detection accuracy of the purpose of forest disturbance.

【技术实现步骤摘要】
一种融合DI的森林扰动综合特征指数及方法
本专利技术属于森林变化遥感检测
，具体涉及一种森林扰动检测指数，尤其是涉及一种融合DI的森林扰动综合特征指数及方法。
技术介绍
MODIS数据具有多个波段，可获得不同的森林植被指数，每个波段对森林扰动的响应不同，构建的指数也存在响应差异，通过不同的森林扰动遥感指数比较发现，在现有的森林扰动遥感检测指数中，DI指数经过缨帽分量线性组合而得，具有林学意义，能够很好地突出植被特征，DI指数对森林扰动的响应能力较其它的指数(如IFZ、NDMI、NBR和NDVI)要好，但是在时间序列上的波动也更加明显，表现出较大的不稳定性，在一定程度上影响森林扰动的检测精度，经过均方根运算的IFZ指数在时间序列上表现出较好的稳定性，能够很好地区分森林像元和扰动像元，但由于在计算IFZ时，只使用了可见光的红光波段、短波红外波段进行计算，没有充分利用植被在不同波段的表现特性，对森林扰动的响应能力较DI指数弱，如何充分发挥多种指数的优点，构建新的森林扰动指数，提高森林扰动的检测精度，达到区域森林扰动检测应用要求，对于区域森林变化遥感检测具有重要的应用价值。
技术实现思路
专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术根据DI和IFZ两个指数的优势，提出融合DI的森林扰动综合特征指数，在时间序列上具有较好的稳定性，同时具有较强的森林扰动响应能力，达到提高森林扰动检测精度的目的。技术方案：为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种融合DI的森林扰动综合特征指数(DIFZ)，通过数学算法融合DI指数和IFZ指数，算法如下：其中，B1r、B6r和B7r分别为MODIS数据产品MOD09A1标准化后的第1、6、7波段，DI为标准化后的缨帽亮度、湿度、绿度分量线性组合后的扰动指数，所述标准化采用成熟森林标准化方法。进一步的，所述标准化采用成熟森林标准化方法，对所用波段和指数均加以标准化处理，方法如下：式中，Ir为标准化后的波段或指数；Iμ和Iσ分别为波段或指数中成熟森林区域的平均值和标准差。进一步的，所述DI扰动指数是根据缨帽变换分量的不同组合对于扰动的检测能力而提出的一种扰动检测指数，计算公式为：DI＝Br-(Gr+Wr)其中，Br、Gr和Wr分别是标准化后的缨帽亮度、绿度和湿度。上述的融合DI的森林扰动综合特征指数的方法，其特征在于：包括以下步骤：1)采集数据产品MOD09A1第1-7波段时间序列数据和数据产品MCD12Q1数据中的IGBP地表分类数据，进行数据的预处理；2)对B1-B7波段数据进行缨帽变换得到缨帽三个分量亮度B、绿度G和湿度W；3)利用MCD12Q1数据中的IGBP地表分类数据设置成熟森林区域，选择像元值为1-7的部分为森林像元，其余为非森林像元，森林像元通过图像掩膜来提取；对B1、B6、B7波段和缨帽三个分量亮度B、绿度G和湿度W进行标准化计算，得到标准化后的三个波段和缨帽三个分量亮度、绿度和湿度，即分别为B1r、B6r、B7r、Br、Gr和Wr；4)根据标准化后的缨帽亮度、绿度和湿度：Br、Gr和Wr计算得到DI；5)根据B1r、B6r、B7r、DI四个参数通过IFZ指数的计算方法，得到DIFZ。进一步的，步骤1)中，所述预处理包括：重投影、数据拼接、重采样、云检测与填充、数据重建。进一步的，所述重投影的方法为：通过MRT软件将数据转换为投影类型为Albers等面积投影，其中南标准纬线为25°N，北标准纬线为47°N，中心经度为105°E，投影坐标系为WGS-84，数据格式转换为TIFF格式，根据行政矢量数据进行裁切，并将地表反射率数据乘以比例因子0.0001，得到7个波段真实的地表反射率值。进一步的，所述云检测与填充的方法为：根据状态标记数据的比特位计算得到0-3质量因子，通过质量因子区分不同像元的质量，质量因子为0和1的像元分别为高质量和中质量像元，质量因子为2和3的像元标记为受云层影响和其他因素导致的无效像元，将其进行掩膜；采用R0.66可见光单通道反射率方法检测法消除云和异常条带的干扰；掩膜每期影像上的云和异常条带，对于掩膜后留下的空值象元，采用时间内插的方法填充；针对研究周期第一幅和最后一幅的遥感影像的空置区域使用最临近的无云象元进行替代，对于其他影像t则使用该影像之前(m)及之后(n)最临近影像的无云象元进行时间内插得到：式中，Xt为第t幅影像的填充值，Xm和Xn分别为第m幅和第n幅的波段值。进一步的，所述数据重建的方法为：以像元为单位，根据季节和数据质量，以季中为起始，在本季图像内搜索获得目标像元，搜索顺序为：季中图像、前一期图像、再后一期图像、再更前一期、再更后一期图像，直到选择目标像元；选择并确定所述目标像元的依据是质量因子为0的像元、其次为1像元，然后是云检测并插值的像元，研究中代码为9，最后质量因子为3像元；得到该像元值的以季节为单位的时间序列轨迹，每年获得4季目标图像，最终得到第1-7波段时间序列数据B1-B7。进一步的，所述缨帽变换分量使用MODIS缨帽转换系数，具体如下所述：有益效果：本专利技术提供的融合DI的森林扰动综合特征指数及方法，主要优点有：1.DIFZ在持续森林、持续城镇和持续农田中表现出IFZ的优势，既消除了符号的影响，也在时间序列上具有一定的稳定性，而且对森林扰动的响应能力较IFZ好，能够更好地区分不同的地物类型。2.DIFZ在时间序列上的稳定性较DI好，保留了IFZ的优势，能够在时间序列上表现出较好的稳定性。3.提高了对森林扰动的区分度，对不同扰动类型的响应能力较IFZ均有所提高，尤其是对于森林火灾和森林病虫害，其响应能力比DI好。附图说明图1为DIFZ对不同地物类型的时间序列特征示意图，其中(a)：持续城镇，(b)：持续森林，(c)：持续农田，(d)：发生扰动；图2为DIFZ与DI、IFZ对森林扰动的平均响应特征的比较示意图；图3为2008年基于DIFZ的检测结果与GlobalForestWatch年森林损失扰动数据的比较示意图；其中A：基于DIFZ的检测结果；B：GlobalForestWatch年森林损失扰动数据；a、b分别代表福建省西北部光泽县基于DIFZ的检测结果与GlobalForestWatch年森林损失扰动数据；图4为福建省建宁县2008年GlobalForestWatch年森林损失扰动数据其中(A)与基于DIFZ的检测结果(B)示意图；图5为福建省三明市2009年松材线虫病发生林班分布数据(A)、基于DIFZ的检测结果(B)和GlobalForestWatch年森林损失扰动数据(C)示意图。图6为本专利技术的方法流程示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作更进一步的说明。本专利技术为一种融合DI的森林扰动综合特征指数(DIFZ)，通过分析了缨帽变换与综合特征指数的特点，结合MODIS数据中7个波段对森林扰动的响应特征，提出了一个新的综合森林扰动指数，该指数融合DI指数和IFZ指数的优势，提高指数值在时间序列上的稳定性和森林扰动的检测能力，在时间序列上具有较好的稳定性，同时具有较强的森林扰动响应能力，达到提高森林扰动检测精度的目的。本专利技术通过综合分析了缨帽变换与综合特征指数的优势，结合MODIS数据中7个波本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种融合DI的森林扰动综合特征指数，其特征在于：通过数学算法融合DI指数和IFZ指数，算法如下：

【技术特征摘要】
1.一种融合DI的森林扰动综合特征指数，其特征在于：通过数学算法融合DI指数和IFZ指数，算法如下：其中，B1r、B6r和B7r分别为MOD09A1标准化后的第1、6、7波段，DI为标准化后的缨帽亮度、湿度、绿度分量线性组合后的扰动指数，所述标准化采用成熟森林标准化方法。2.根据权利要求1所述的融合DI的森林扰动综合特征指数，其特征在于：所述标准化采用成熟森林标准化方法，对所用波段和指数均加以标准化处理，方法如下：式中，Ir为标准化后的波段或指数；Iμ和Iσ分别为波段或指数中成熟森林区域的平均值和标准差。3.根据权利要求1所述的融合DI的森林扰动综合特征指数，其特征在于：所述DI扰动指数是根据缨帽变换分量的不同组合对于扰动的检测能力而提出的一种扰动检测指数，计算公式为：DI＝Br-(Gr+Wr)其中，Br、Gr和Wr分别是标准化后的缨帽亮度、绿度和湿度。4.根据权利要求1至3任一所述的融合DI的森林扰动综合特征指数的方法，其特征在于：包括以下步骤：1)采集数据产品MOD09A1第1-7波段时间序列数据和数据产品MCD12Q1数据中的IGBP地表分类数据，进行数据的预处理；2)对B1-B7波段数据进行缨帽变换得到缨帽三个分量亮度B、绿度G和湿度W；3)利用MCD12Q1数据中的IGBP地表分类数据设置成熟森林区域，选择像元值为1-7的部分为森林像元，其余为非森林像元，森林像元通过图像掩膜来提取；对B1、B6、B7波段和缨帽三个分量亮度B、绿度G和湿度W进行标准化计算，得到标准化后的三个波段和缨帽三个分量亮度、绿度和湿度，即分别为B1r、B6r、B7r、Br、Gr和Wr；4)根据标准化后的缨帽亮度、绿度和湿度：Br、Gr和Wr计算得到DI；5)根据B1r、B6r、B7r、DI四个参数通过IFZ指数的计算方法，得到DIFZ。5.根据权利要求4所述的融合DI的森林扰动综合特征指数的方法，其特征在于：步骤1)中，所述预处理包括：重投影、数据拼接、重采样、云...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈润平，李洛晞，李鑫慧，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32