一种植被单调变化趋势检测方法及相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种植被单调变化趋势检测方法，利用EMD分解方法对每个像元重构后的NDVI时间序列进行分解得到趋势分量，进而对趋势分量进行单调性检验得到每个像元的趋势结果。不依赖一阶回归这种必须用最小二乘求解的技巧，且不管季节的趋势如何或局部的趋势如何，一定能获得整个序列单调增或单调减的变化趋势。本发明专利技术还提供了一种植被单调变化趋势检测系统、装置及计算机可读存储介质，同样可以实现上述技术效果。

A monotonous change trend detection method and related devices

The invention discloses a vegetation monotone change trend detection method, which uses the EMD decomposition method to decompose the NDVI time series reconstructed by each pixel to obtain the trend component, and then carries out the monotonicity test on the trend component to obtain the trend result of each pixel. It does not depend on the technique of first order regression, which must be solved by least squares, and no matter what the seasonal trend or local trend is, the monotonic increasing or decreasing trend of the whole sequence can be obtained. The invention also provides a vegetation monotone change trend detection system, a device and a computer readable storage medium, which can also realize the above technical effect.

【技术实现步骤摘要】
一种植被单调变化趋势检测方法及相关装置
本专利技术涉及遥感数据数据分析领域，更具体地说，涉及一种植被单调变化趋势检测方法、系统、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
遥感长时间序列数据提供了关于全球地表动态变化以及变化趋势等重要信息，这些信息的有效提取可以为生产、社会发展、环境保护等各项重要决策提供依据。特别是植被的长期变化信息是气候变化中的关键因素，植被作为陆地生物圈的主要组成部分，植被变化趋势被认为与土地退化关联，植被状态常用于评估自然和农用土地的生产率和退化。在几十年的时间框架内，植被的突然减少，一般认为是由一些短期过程导致的，如火灾、农作物收获或灾害等，植被的突然增加则被认为可能由降雨事件或雪盖的减少引起；植被的渐变则认为是体现了植被对全球变化的适应过程，如大洋振荡、持续的气候变化、年际降雨减少或大气中二氧化碳浓度增加等。植被的渐变，单调地变得更绿或更不绿，这种单调变化的趋势也称为“绿化”或“褐化”。遥感数据中表征植被信息的特征是植被指数(NDVI，NormalizedDifferenceVegetationIndex)。植被“绿化”或“褐化”的趋势可以通过NDVI的变化趋势表达。因此植被“绿化”或“褐化”信息可通过检测NDVI单调变化的趋势获得。一般的时间序列趋势检测常用的方法有一元回归变化斜率法、Sen趋势度估计方法、曼肯德尔(Mann-Kendall)检验方法及季节性Mann-Kendall方法等。NDVI序列不同于一般时间序列的特性有两点：强烈的季节性特点和数据在时间的有相关性特点。数据在时间上的相关性特点会使得由一元回归变化斜率法得到的NDVI趋势的有效性受到影响，因为这种相关性会破坏一元回归方法的假设条件。一元回归使用的假设条件通常是：回归变量是彼此独立的；回归残差有随机性，是零均值的；残差的方差对所有时间点是基本一样的。而Sen趋势度估计方法、Mann-Kendall检验方法及季节性Mann-Kendall方法应用时也有一个隐含的假设，即每年每个季节或者每月变化的趋势必须是一致的，或者都是上升的，或者都是下降的，否则尽管每个季节有明显的趋势，但整体上却没有趋势。这一假设对具有强烈季节性特点的NDVI也是很难满足的。因此，如何不依赖季节趋势、回归技巧获得整个事件序列趋势，是本领域技术人员需要解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种植被单调变化趋势检测方法、系统、装置及计算机可读存储介质，以不依赖季节趋势、回归技巧获得整个事件序列趋势。为实现上述目的，本专利技术实施例提供了如下技术方案：一种植被单调变化趋势检测方法，包括：提取NDVI时间序列图像中每个像元的时间序列；对所述每个像元的时间序列进行重构得到每个像元的重构NDVI时间序列；对每个像元的所述重构NDVI时间序列进行EMD分解，得到对应每个像元的所述重构NDVI时间序列的趋势分量；对每个所述趋势分量进行单调性检验，得到每个像元的趋势结果。其中，所述对每个所述趋势分量进行单调性检验，得到每个像元的趋势结果之后，还包括：将所述每个像元的趋势结果进行可视化处理得到每个像元的单调性趋势图。其中，所述将所述每个像元的趋势结果进行可视化处理得到每个像元的单调性趋势图，包括：将每个像元的上升趋势使用绿色调表示绿化，下降趋势使用黄色调表示褐化，利用色调饱和度表示趋势结果的趋势显著程度。其中，所述对所述每个像元的时间序列进行重构得到每个像元的重构NDVI时间序列，包括：S301确定每个像元的时间序列中的异常点；S302，将每个像元的时间序列中的每个所述异常点更换为正常点，得到每个像元更新后的NDVI时间序列，作为第一时间序列；S303，利用第一S-G滤波获得的缓变曲线与每个所述第一时间序列进行对比，确定每个第一时间序列中在相同时间点低于所述缓变曲线值的点作为异常值，并将每个所述异常值更换为所述缓变曲线中与所述异常值对应的时间点的值，得到每个更新后的NDVI时间序列，作为第二时间序列；S304，利用第二S-G滤波对每个所述第二时间序列进行滤波；S305，利用每个所述第一时间序列与对应的每个所述第二时间序列计算对应每个第一时间序列与第二时间序列的拟合残差指数，将本次迭代后的残差指数小于上次迭代后的残差指数的每个时间序列作为第一时间序列，返回S303；将本次迭代后的残差指数不小于上次迭代后的残差指数的每个时间序列作为重构NDVI时间序列。其中，所述将每个像元的时间序列中的每个所述异常点更换为正常点，得到每个像元更新后的NDVI时间序列，作为第一时间序列，包括：确定每个像元的时间序列中标记有云的第一数据点；确定每个像元的时间序列中标记无云，且与相邻数据点的数值相差超过预设阈值的第二数据点；将所述第一数据点与所述第二数据点作为异常数据点；判断所述异常数据点的相邻点是否为异常数据点；若是，则将所述异常数据点的数据值更新为年内标记无云的点的数据值，或将所述异常数据点的数据值更新为其他年份同一时期的标记无云的数据点的值，得到更新后的NDVI时间序列，作为第一时间序列；若否，则将所述异常数据点的值更新为相邻点的数据值，得到更新后的NDVI时间序列，作为第一时间序列。其中，所述对每个所述趋势分量进行单调性检验，得到每个像元的趋势结果，包括：利用Mann-Kendall检验方法对每个所述趋势分量进行单调性检验，得到每个像元的趋势结果。为解决上述技术问题，本专利技术还提供了一种植被单调变化趋势检测系统，包括：提取模块，用于提取NDVI时间序列图像中每个像元的时间序列；重构模块，用于对所述每个像元的时间序列进行重构得到每个像元的重构NDVI时间序列；分解模块，用于对每个像元的所述重构NDVI时间序列进行EMD分解，得到对应每个像元的所述重构NDVI时间序列的趋势分量；检验模块，用于对每个所述趋势分量进行单调性检验，得到每个像元的趋势结果。其中，还包括：可视化模块，用于对每个所述趋势分量进行单调性检验，得到每个像元的趋势结果之后，将所述每个像元的趋势结果进行可视化处理得到每个像元的单调性趋势图。本专利技术还提供了一种植被单调变化趋势检测装置，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述植被单调变化趋势检测方法的步骤。本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述植被单调变化趋势检测方法步骤。通过以上方案可知，本专利技术提供的一种植被单调变化趋势检测方法，包括：提取NDVI时间序列图像中每个像元的时间序列；对每个像元的所述时间序列进行重构得到每个像元的重构NDVI时间序列；对每个像元的所述重构NDVI时间序列进行EMD分解，得到对应每个像元的所述重构NDVI时间序列的趋势分量；对每个所述趋势分量进行单调性检验，得到每个像元的趋势结果。由此可见，本专利技术实施例提供的一种植被单调变化趋势检测方法，利用EMD分解方法对每个像元重构后的NDVI时间序列进行分解得到趋势分量，进而对趋势分量进行单调性检验得到每个像元的趋势结果。不依赖一阶回归这种必须用最小二乘求解的技巧，且不管季节的趋势如何或局部的趋势如何，一定能获得整个序列单调增或单调减的变本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种植被单调变化趋势检测方法，其特征在于，包括：提取NDVI时间序列图像中每个像元的时间序列；对每个像元的所述时间序列进行重构得到每个像元的重构NDVI时间序列；对每个像元的所述重构NDVI时间序列进行EMD分解，得到对应每个像元的所述重构NDVI时间序列的趋势分量；对每个所述趋势分量进行单调性检验，得到每个像元的趋势结果。

【技术特征摘要】
1.一种植被单调变化趋势检测方法，其特征在于，包括：提取NDVI时间序列图像中每个像元的时间序列；对每个像元的所述时间序列进行重构得到每个像元的重构NDVI时间序列；对每个像元的所述重构NDVI时间序列进行EMD分解，得到对应每个像元的所述重构NDVI时间序列的趋势分量；对每个所述趋势分量进行单调性检验，得到每个像元的趋势结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个所述趋势分量进行单调性检验，得到每个像元的趋势结果之后，还包括：将所述每个像元的趋势结果进行可视化处理得到每个像元的单调性趋势图。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述每个像元的趋势结果进行可视化处理得到每个像元的单调性趋势图，包括：将每个像元的上升趋势使用绿色调表示绿化，下降趋势使用黄色调表示褐化，利用色调饱和度表示趋势结果的趋势显著程度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个像元的所述时间序列进行重构得到每个像元的重构NDVI时间序列，包括：S301，确定每个像元的所述时间序列中的异常点；S302，将每个像元的时间序列中的每个所述异常点更换为正常点，得到每个像元更新后的NDVI时间序列，作为第一时间序列；S303，利用第一S-G滤波获得的缓变曲线与每个所述第一时间序列进行对比，确定每个第一时间序列中在相同时间点低于所述缓变曲线值的点作为异常值，并将每个所述异常值更换为所述缓变曲线中与所述异常值对应的时间点的值，得到每个更新后的NDVI时间序列，作为第二时间序列；S304，利用第二S-G滤波对每个所述第二时间序列进行滤波得到滤波后的第二时间序列；S305，利用每个所述第一时间序列与对应的每个所述滤波后的第二时间序列计算对应每个第一时间序列与第二时间序列的拟合残差指数，将本次迭代后的残差指数小于上次迭代后的残差指数的时间序列作为第一时间序列，返回S303；将本次迭代后的残差指数不小于上次迭代后的残差指数的时间序列作为重构NDVI时间序列。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将每个像元的时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐亮，
申请(专利权)人：海南热带海洋学院，
类型：发明
国别省市：海南,46