基于Sentinel-2卫星影像和云平台的滨海养殖池智能提取方法技术

基于Sentinel

【技术实现步骤摘要】
基于Sentinel
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2卫星影像和云平台的滨海养殖池智能提取方法


[0001]本专利技术涉及一种基于Sentinel
‑
2卫星影像和云平台的滨海养殖池智能提取方法。

技术介绍

[0002]水产养殖是世界上增长最快的粮食生产部门之一，是人们的重要蛋白质来源，并可能对未来全球粮食安全发挥重要和日益重要的作用，也是沿海地区开垦土地的主要方式。海岸带地处海陆交界，生态环境敏感脆弱，同时也是海水养殖业发展的主要地区。随着全球水产养殖业的快速发展，养殖池塘迅速扩大，不仅创造了巨大的经济效益，也对滨海湿地生态环境造成了很大压力，造成海洋环境质量恶化的后果，如水和土壤的污染、沿海湿地的破坏、生物多样性减少甚至丧失、景观破碎化等。因此在区域及全球范围内识别和评估水产养殖的空间分布，对分析生态系统日益增长的压力和相关的环境影响很有价值。遥感除了准确、快速和具有成本效益外，还提供了许多实地调查所没有的优势，在监测难以到达的海岸生态系统方面，遥感技术监测水产养殖面积、种类、规模等的变化，是目前水产养殖变化研究中的常用方法。但是不同本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于Sentinel
‑
2卫星影像和云平台的滨海养殖池智能提取方法，其特征在于所述基于Sentinel
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2卫星影像和云平台的滨海养殖池智能提取方法按照以下步骤进行：步骤一、利用Google Earth Engine云平台，对滨海研究区进行0.1
°
*0.1
°
格网划分；步骤二、基于JRC地表水体数据集与DEM数据集，分别获取每个格网单元的历史水体频率均值P
mean
与坡度均值Slope
mean
，筛选出0＜M
p
＜1和0＜M
slope
＜5，确定海水养殖池潜在分布区域的格网；步骤三、利用Google Earth Engine云平台，筛选研究区一年内云量较少且雨季的Sentinel
‑
2MSI影像，基于像元进行无云中值影像合成，形成一个影像集；步骤四、分别计算影像集中每一个影像的水体指数NDWI、植被指数NDVI、建筑物指数NDBI、纹理特征与边缘特征，得到空间上的NDWI、NDVI、NDBI、纹理特征与边缘特征的图像；NDWI、NDVI及NDBI计算公式如下；NDWI＝(P
Green
‑
P
NIR
)/(P
Green
+P
NIR
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)NDVI＝(P
NIR
‑
P
R
)/(P
NIR
+P
R
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)NDBI＝(P
SWIR
‑
P
NIR
...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛德华，王铭，焉恒琦，王宗明，
申请(专利权)人：中国科学院东北地理与农业生态研究所，
类型：发明
国别省市：