一种基于DI的森林扰动变化遥感监测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于DI的森林扰动变化遥感监测方法及装置。对研究区的遥感影像进行辐射校正、几何校正等预处理，获取地表反射率数据；采用基于遗传

【技术实现步骤摘要】
一种基于DI的森林扰动变化遥感监测方法及装置


[0001]本专利技术属于遥感图像处理
，具体涉及一种基于DI的森林扰动变化遥感监测方法及装置。

技术介绍

[0002]森林作为最大的陆地生态系统，是地球生物圈的重要组成部分，也是人类赖以生存和发展的物质基础。森林在全球碳循环和气候调节扮演重要的角色，通过光合作用将大量CO2固定起来，成为最大的陆地碳汇。人类活动、病虫害、雨雪灾害和火灾等人为和自然因素均会引起不同程度的森林扰动，进而影响森林碳汇。因此，监测森林扰动对于景观、区域甚至全球尺度的森林碳核算和气候变化至关重要。
[0003]传统的森林扰动及其变化监测主要依赖于野外调查，耗时费力，且难以在大区域及偏远山区开展作业。遥感凭借其宏观、快速、准确、实时等优势，森林扰动监测取得了大量成果，监测理论、方法及技术手段不断丰富和完善。过去20年使用遥感影像进行长时间序列分析主要基于MODIS和AVHRR等有高时间分辨率、低空间分辨率和覆盖范围大的影像，但这类低空间分辨率影像开发的扰动产品无法准确监测小规模扰动，如森林采伐活动引起的扰动。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于DI的森林扰动变化遥感监测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、影像预处理选取覆盖研究区的遥感图像，进行包括辐射校正和几何校正的影像预处理，获取研究区地表反射率数据；S2、基于遗传
‑
随机森林特征筛选算法的林地信息提取采用基于遗传
‑
随机森林特征筛选算法进行研究区土地覆盖分类，根据分类结果掩膜非林地像元，获取林地信息；S3、计算森林扰动指数DI对研究区涉及的包括Landsat
‑
5TM和Landsat
‑
8OLI的影像进行缨帽变换，获取亮度、绿度和湿度分量，再采用z
‑
scores方法对所得到的亮度、绿度和湿度分量进行标准化，从而计算DI指数；S4、构建森林扰动变化趋势模型结合变化矢量法、Sen趋势度和Mann
‑
Kendall方法，构建森林扰动变化趋势模型，以实现长时间序列研究区森林扰动变化趋势和特征分析。2.根据权利要求1所述的一种基于DI的森林扰动变化遥感监测方法，其特征在于，所述步骤S2中，基于遗传
‑
随机森林特征筛选算法的林地信息提取具体包括如下步骤：S21、制定研究区土地覆盖分类体系；S22、基于遗传
‑
随机森林特征筛选算法的研究区土地覆盖分类：首先，基于影像自带的光谱波段，引入包括水体指数、植被指数、建筑指数、裸土指数和DEM数据的衍生波段共同进行土地覆盖分类；其次，通过遗传算法和随机森林相结合来进行特征筛选，获得目标地物之间最大区分性和最小冗余度的最优特征波段子集；最后，采用随机森林对影像进行分类；S23、根据土地覆盖分类结果，掩膜非林地像元，获取林地信息；S24、采用混淆矩阵进行林地分类结果精度评价。3.根据权利要求2所述的一种基于DI的森林扰动变化遥感监测方法，其特征在于，所述步骤S22中，衍生波段包括：(1)水体指数：归一化差值水体指数NDWI、改进型归一化差值水体指数MNDWI、自动水体提取指数AWEI、水体指数WI2015；(2)植被指数：归一化差异植被指数NDVI、土壤调节植被指数SAVI、修正型土壤调节植被指数MSAVI、归一化差值山地植被指数NDMVI、绿度指数Greenness；(3)建筑指数：归一化差值建筑指数NDBI、基于指数的建筑用地指数IBI；(4)裸土指数：裸土指数BSI、归一化差值裸土指数NDBaI；(5)纹理特征波段：均值MEA、方差VAR、均匀性HOM、对比度CON、非相似性DI、熵ENT、角二阶ASM、相关度COR；(6)DEM数据。4.根据权利要求1所述的一种基于DI的森林扰动变化遥感监测方法，其特征在于，所述步骤S3中，计算森林扰动指数DI具体包括如下步骤：S31、对研究区涉及的包括Landsat
‑
5 TM和Landsat
‑
8 OLI的影像进行缨帽变换，获取亮度、绿度和湿度分量；缨帽变换的基本模型为：U＝R
T
x+r
其中，U为缨帽变换后增强的数据信息；R为缨帽变换系数；x为各波段的灰度值或反射率；r为偏移的常数；缨帽变换的第1、2和3分量分别为所需研究区的亮度、绿度和湿度分量；S32、采用z
‑
scores方法对所得到的亮度、绿度和湿度分量进行标准化，消除影像时相差异带来的误差；具体公式如下：B
r
＝(B
‑
B
μ
)/B
σ
G
r
＝(G
‑
G
μ
)/G
σ
W
r
＝(W
‑
W
μ
)/W
σ
其中，B、G、W分别为缨帽变换的亮度、绿度和湿度值，B
r
、G
r
和W
r
分别为进行标准化之后的亮度、绿度和湿度值；B
μ
、G
μ
和W
μ
分别为亮度、绿度和湿度的均值；B
σ
、G
σ
和W
σ
分别为亮度、绿度和湿度的标准差；S33：在数据标准化的基础上，计算森林扰动指数DI；具体公式如下：DI＝B
r
‑
(G
r
+W
r
)其中，DI值越高，代表森林受到扰动的程度越高；DI值越低，表示森林越健康。5.根据权利要求1所述的一种基于DI的森林扰动变化遥感监测方法，其特征在于，所述步骤S4中，构建森林扰动变化趋势模型具体包括如下步骤：S41、采用变化矢量法计算DI变化强度，通过先计算欧氏距离获得相邻两年间矢量的模，再累加矢量的模即可获得...

【专利技术属性】
技术研发人员：施婷婷，杨立娟，景秀艳，吴琳萍，杨广青，
申请(专利权)人：闽江学院，
类型：发明
国别省市：