基于多源宽幅光学影像的浒苔面积提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于多源宽幅光学影像的浒苔面积提取方法及装置，方法包括：获取浒苔爆发日期适用的多源宽幅光学影像；对多源宽幅光学影像进行预处理，预处理包括辐射定标、大气校正、投影转换、影像拼接、海陆分割；计算预处理后的多源宽幅光学影像的浒苔特征指数，并对浒苔特征指数进行阈值分割，提取多源宽幅光学影像中浒苔扩散范围；基于端元提取和线性混合像元分解的方式，根据浒苔扩散范围计算浒苔面积。根据浒苔面积分析多源宽幅光学影像在不同分辨率下的浒苔面积差异。同分辨率下的浒苔面积差异。同分辨率下的浒苔面积差异。

【技术实现步骤摘要】
基于多源宽幅光学影像的浒苔面积提取方法及装置


[0001]本专利技术涉及遥感监测
，尤其涉及一种基于多源宽幅光学影像的浒苔面积提取方法及装置。

技术介绍

[0002]近年来，某些海域连续多年爆发大规模的周期性的绿潮，形成绿潮原因的即浒苔的过度繁殖。浒苔爆发被认为是大规模的绿潮灾害，具有扩散海域广、影响持续时间长等特点，对海洋生态系统以及周围沿岸地区经济损失造成重大影响。
[0003]基于光学遥感浒苔监测主要基于构建植被指数，通过阈值或目视解译结合的方法进行信息提取。如基于中分辨率成像光谱仪(Moderate
‑
resolution Imaging Spectroradiometer，MODIS)数据，采用传统比值植被指数(Rate Vegetation Index，RVI)、归一化植被指数(Normalized Vegetation Index，NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index，EVI)以及结合短波红外的浒苔光学特征构建的归一化藻类指数(Normalized Algae Index，NDAI)、浮游藻类指数(Float Algae Index，FAI)等改进指数，针对不同卫星设计的植被指数进行浒苔信息提取。但由于较多光学影像缺少短波红外特征波段，无法利用针对浒苔设计的藻类指数进行信息提取，同时浒苔爆发时期多处于夏季，雨天较多，单一光学遥感数据无法同时满足高时间分辨率和高空间分辨率，无法对浒苔爆发的动态过程进行有效监测。
[0004]并且，多源数据之间存在空间分辨率的差异，对浒苔面积提取存在较大影响，研究表明空间分辨率越低，混合像元越多，对面积估测的影响越严重，因此保证多源数据提取浒苔面积的一致性也成为关键问题。

技术实现思路

[0005]鉴于上述技术问题，本专利技术第一方面提供一种基于多源宽幅光学影像的浒苔面积提取方法，包括：获取浒苔爆发日期适用的多源宽幅光学影像；对多源宽幅光学影像进行预处理，预处理包括辐射定标、大气校正、投影转换、影像拼接、海陆分割；计算预处理后的多源宽幅光学影像的浒苔特征指数，并对浒苔特征指数进行阈值分割，提取多源宽幅光学影像中浒苔扩散范围；基于端元提取和线性混合像元分解的方式，根据浒苔扩散范围计算浒苔面积；根据浒苔面积分析多源宽幅光学影像在不同分辨率下的浒苔面积差异。
[0006]根据本公开的实施例，对多源宽幅光学影像进行辐射定标包括：获取多源宽幅光学影像对应的元数据中绝对定标系数中的增益量和偏移量，并根据增益量和偏移量对多源宽幅光学影像进行辐射定标；或者基于遥感图像处理平台的辐射定标模块对多源宽幅光学影像进行辐射定标；对多源宽幅光学影像进行大气校正包括：基于FLAASH大气校正方法及快速大气校正方法对多源宽幅光学影像进行大气校正；对多源宽幅光学影像进行投影转换包括：基于有理多项式模型对多源宽幅光学影像进行正射校正，将正射校正后的多源宽幅光学影像进行投影转化，得到投影坐标；对多源宽幅光学影像进行影像拼接包括：对未覆盖
整个浒苔爆发区域的多源宽幅光学影像进行同源数据无缝拼接；对多源宽幅光学影像进行海陆分割包括：通过已有的行政区划矢量、海陆分界线对多源宽幅光学影像进行海陆分割，获取包含浒苔的海洋区域范围。
[0007]根据本公开的实施例，根据增益量和偏移量对多源宽幅光学影像进行辐射定标包括：根据
[0008]L
λ
＝Gain*DN+Offset
[0009]将多源宽幅光学影像的灰度值DN转换为表观辐射亮度L
λ
，其中，Gain为增益量，Offset为偏移量。
[0010]根据本公开的实施例，浒苔特征指数包括归一化植被指数和基于虚拟基线高度的漂浮藻类指数；计算预处理后的多源宽幅光学影像的浒苔特征指数，具体包括：根据
[0011][0012]计算归一化植被指数NDVI；
[0013]根据
[0014][0015]计算基于虚拟基线高度的漂浮藻类指数VB
‑
FAH；其中，NIR为预处理后的多源宽幅光学影像对近红外波段的反射率，Red为预处理后的多源宽幅光学影像对红波段的反射率，Green为预处理后的多源宽幅光学影像对绿波段的反射率，λ
NIR
为近红外波段对应的波长，λ
Red
为红波段对应的波长，λ
Green
为绿波段对应的波长。
[0016]根据本公开的实施例，基于端元提取和线性混合像元分解的方式，根据浒苔扩散范围计算浒苔面积，具体包括：对归一化植被指数进行统计分析，提取多源宽幅光学影像对应的端元波谱；基于全约束最小二乘线性混合像元分解模型，根据端元波谱计算多源宽幅光学影像中浒苔端元的丰度；根据浒苔扩散范围和浒苔端元的丰度计算浒苔面积。
[0017]根据本公开的实施例，根据
[0018][0019]计算浒苔端元的丰度，其中，i＝1，2，
…
，m，j＝1，2，
…
P，m为波段数，P为端元数，r
j
为混合像元的反射率，a
j
为第i个波段第j个端元的反射率，n
i
为第i个波段的误差，为第j个端元的丰度。
[0020]根据本公开的实施例，根据
[0021][0022]计算浒苔面积Area
GT
，N
GT
为浒苔扩散范围的浒苔像元个数，PS为多源宽幅光学影像对应的地面分辨率，a
n
为浒苔扩散范围内的像元对应的浒苔端元丰度。
[0023]本公开第二方面提供一种基于多源宽幅光学影像的浒苔面积提取装置，包括：获取模块，用于获取浒苔爆发日期适用的多源宽幅光学影像；预处理模块，用于对多源宽幅光学影像进行预处理，预处理包括辐射定标、大气校正、投影转换、影像拼接、海陆分割；提取模块，用于计算预处理后的多源宽幅光学影像的浒苔特征指数，并对浒苔特征指数进行阈值分割，提取多源宽幅光学影像中浒苔扩散范围；计算模块，用于基于端元提取和线性混合像元分解的方式，根据浒苔扩散范围计算浒苔面积；分析模块，用于根据浒苔面积分析多源宽幅光学影像在不同分辨率下的浒苔面积差异。
[0024]本专利技术第三方面提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现上述方法。
[0025]本专利技术第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器实现上述方法。
[0026]根据本公开实施例提供的基于多源宽幅光学影像的浒苔面积提取方法及装置，通过选择适用的多源宽幅光学数据解决单一影像无法实现浒苔动态监测的问题，并通过NDVI、VB
‑
FAH等四波段光学影像均可计算的植被指数进行统计分析及阈值分割，结合端元提取、线性混合像元分解快速估算浒苔面积，提高浒苔面积提取的自动化程度并减本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多源宽幅光学影像的浒苔面积提取方法，其特征在于，包括：获取浒苔爆发日期适用的多源宽幅光学影像；对所述多源宽幅光学影像进行预处理，所述预处理包括辐射定标、大气校正、投影转换、影像拼接、海陆分割；计算预处理后的多源宽幅光学影像的浒苔特征指数，并对所述浒苔特征指数进行阈值分割，提取所述多源宽幅光学影像中浒苔扩散范围；基于端元提取和线性混合像元分解的方式，根据所述浒苔扩散范围计算浒苔面积；根据所述浒苔面积分析多源宽幅光学影像在不同分辨率下的浒苔面积差异。2.根据权利要求1所述的浒苔面积提取方法，其特征在于，对所述多源宽幅光学影像进行辐射定标包括：获取多源宽幅光学影像对应的元数据中绝对定标系数中的增益量和偏移量，并根据所述增益量和偏移量对所述多源宽幅光学影像进行辐射定标；或者基于遥感图像处理平台的辐射定标模块对所述多源宽幅光学影像进行辐射定标；对所述多源宽幅光学影像进行大气校正包括：基于FLAASH大气校正方法及快速大气校正方法对所述多源宽幅光学影像进行大气校正；对所述多源宽幅光学影像进行投影转换包括：基于有理多项式模型对所述多源宽幅光学影像进行正射校正，将正射校正后的多源宽幅光学影像进行投影转化，得到投影坐标；对所述多源宽幅光学影像进行影像拼接包括：对未覆盖整个浒苔爆发区域的多源宽幅光学影像进行同源数据无缝拼接；对所述多源宽幅光学影像进行海陆分割包括：通过已有的行政区划矢量、海陆分界线对所述多源宽幅光学影像进行海陆分割，获取包含浒苔的海洋区域范围。3.根据权利要求2所述的浒苔面积提取方法，其特征在于，所述根据所述增益量和偏移量对所述多源宽幅光学影像进行辐射定标包括：根据L
λ
＝Gain*DN+Offset将所述多源宽幅光学影像的灰度值DN转换为表观辐射亮度L
λ
，其中，Gain为所述增益量，Offset为所述偏移量。4.根据权利要求1所述的浒苔面积提取方法，其特征在于，所述浒苔特征指数包括归一化植被指数和基于虚拟基线高度的漂浮藻类指数；所述计算预处理后的多源宽幅光学影像的浒苔特征指数，具体包括：根据计算归一化植被指数NDVI；根据计算基于虚拟基线高度的漂浮藻类指数VB
‑
FAH；其中，NIR为预处理后的多源宽幅光学影像对近红外波段的反射率，Red为预处理后的多源宽幅光学影像对红波段的反射率，Green为预处理后的多源宽幅光学影像对绿波段的
反射率，λ
NIR...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙晓慧，李芳芳，洪文，周晓，韩冰，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：