【技术实现步骤摘要】
一种基于多源遥感数据的森林变化驱动力分类方法
[0001]本专利技术涉及遥感影像处理
，具体为一种基于多源遥感数据的森林变化驱动力分类方法。
技术介绍
[0002]森林变化是指森林扰动和恢复这两个过程，又可称为森林的损失和增益。森林扰动包括毁林和损失，毁林是森林状态突然转变为无森林状态，森林损失是森林覆盖部分的损失，如森林退化、选择性采伐和人为森林管理活动。森林恢复是森林扰动的反向过程，在改善的水热条件或人工抚育条件下森林覆盖度增加的过程。森林变化驱动力是引起森林扰动和恢复的原因，例如砍伐、火灾、森林退化、自然恢复、人工恢复等。明确这些驱动力可以为森林管理政策的制定与调整，区域可持续发展提供重要的数据支撑。
[0003]现有森林变化驱动力的分类得方法有实地调查、人工结合遥感影像勾绘、监督分类方法等，其中：1）实地调查是森林变化驱动力信息获取最准确的方法之一，实地调查需要林业工作人员或调查人员携带定位仪器到达森林变化区域进行目视调查与记录，记录森林变化点的实地坐标和属性信息，包括是否为森林迹地、是否为森林、扰动和...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多源遥感数据的森林变化驱动力分类方法，其特征在于，该基于多源遥感数据的森林变化驱动力分类方法的具体步骤流程如下：S1、森林变化数据集的构建；提取森林变化数据集的年度无云影像合成；森林变化数据集提取；森林变化、扰动和恢复程度数据Level的生成；S2、多源遥感影像数据集构建；S3、决策树模型对森林变化数据的分类；构建森林扰动驱动力与土地利用的关系映射；确定森林恢复驱动力与土地利用、地形数据的空间关系；根据构建森林扰动驱动力与土地利用的关系映射和确定森林恢复驱动力与土地利用、地形数据的空间关系确定的映射关系和空间关系，构建决策树模型；S4、森林变化驱动力地图的生成；森林变化数据集作为分类数据输入；火灾驱动力识别；识别其他干扰驱动力；识别恢复驱动力；森林变化、扰动驱动力地图生成。2.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感数据的森林变化驱动力分类方法，其特征在于：所述S1中，森林变化数据需要满足以下几个特征：该森林变化数据需要为空间数据，并记录森林发生变化的年份、变化持续时间信息，该森林变化数据集的构建使用连续变化监测算法自主生产，所述提取森林变化数据集的年度无云影像合成中，该年度无云影像合成使用Landsat中长时间分辨率生长季的遥感影像，通过去云算法去除云、阴影、水、雪的影响，生成时间序列的年度无云遥感影像，并生成Normalized burn ratio、NDVI指数，对于影像合成时间，北半球和南半球、高纬度和低纬度均有差异，通过文献查询、Modis植被指数数据分析得到，Modis植被指数的分析使用可视化界面生成植被指数动画辅助完成；所述森林变化数据集提取中，该森林变化数据集提取使用变化监测算法对提取森林变化数据集的年度无云影像合成中生成的数据进行分割，完成森林变化数据集的提取，变化监测算法包括但不限于LandTrendr、植被变化追踪器、BFAST、VeRDET 、CCDC、COLD ，这些算法大多是基于遥感影像像素的时相
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光谱分割算法，适用于中分辨率时间序列卫星影像的变化检测，森林变化数据集通过桌面端软件完成，或通过云计算平台完成；所述森林变化、扰动和恢复程度数据Level的生成中，森林变化、扰动和恢复程度数据Level的生成会根据变化监测算法监测到提取森林变化数据集的年度无云影像合成中指数的变化幅度，参考已发表文献或结合高分辨率影像目视判读，按照整个区域内的情况将森林扰动分为轻度、中度和重度，数据被标记为Level，并将该数据加入森林变化数据集。3.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感数据的森林变化驱动力分类方法，其特征在于：所述S2中，多源遥感影像数据集用于S3中的决策树模型分类，这里的多源遥感影像包括S1中生产的森...
【专利技术属性】
技术研发人员：严欣荣，王卷乐，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：
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