一种湖泊蓝藻水华面积提取方法技术

本发明专利技术公开一种湖泊蓝藻水华面积提取方法，主要包括以下步骤：(1)根据蓝藻水华监测时间和地理位置，选择光学遥感影像数据，并对遥感影像数据进行数据的预处理，数据预处理包括：大气校正、辐射校正和几何校正环节。(2)选取需要使用的波段，计算研究区域NDVI指数和FAI指数。(3)根据坡度与统计分析的方法确定NDVI阈值，获得基于NDVI的研究区域蓝藻水华面积和空间分布。(4)根据FAI

【技术实现步骤摘要】
一种湖泊蓝藻水华面积提取方法


[0001]本专利技术涉及环境、生态和遥感
，特别是指一种有效蓝藻水华水体提取方法。

技术介绍

[0002]湖泊作为地表重要的生态组成部分，在调节局部气候、调蓄水资源和改善生态环境等方面有着重要作用，同时也为人类的生产生活提供保障。近年来随着人类的活动日益加剧，水体富营养化问题已经严重威胁到湖泊生态安全。目前我国主要的大型湖泊都出现过大面积蓝藻水华现象。如巢湖自2008年以后保持高水平的富营养化程度。太湖在2004年以后蓝藻水华面积快速增加，2007年甚至一度达到湖面积的一半左右。滇池、洞庭湖等湖泊近十年均频繁出现蓝藻水华的现象。蓝藻水华对周围居民的生产生活和生态环境造成严重影响。因此，如何快速并准确获取蓝藻水华爆发的范围对改善湖泊周边生态环境，显得尤为重要。
[0003]蓝藻水华监测方法主要分为遥感监测和非遥感监测。相比非遥感监测法，利用遥感技术监测蓝藻水华，具有监测面积大、快速、成本低等优点。在利用遥感技术提取蓝藻水华时，主要是利用蓝藻水华敏感指数，通过设定阈值获取蓝藻水华面积，但是利用蓝藻水华敏感指数提取蓝藻水华面临着一个主要问题，这个问题就是阈值具有不确定性，可能随着时间、环境和地点的不同而变化。为了解决阈值难以确定的问题，本专利技术提出了一种湖泊蓝藻水华面积提取方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术提出一种湖泊蓝藻水华面积提取方法，通过构建浮游藻类指数线性拟合模型(FAI
‑
L)，能够较好地解决阈值确定困难的问题，进一步提高提取湖泊蓝藻水华面积精度。包括以下步骤：
[0005]本专利技术实现专利技术目的采用如下技术方案：
[0006]一种湖泊蓝藻水华面积提取方法，选用遥感影像作为数据源，计算归一化植被指数(NDVI)和浮游藻类指数(FAI)，通过构建浮游藻类指数线性拟和模型(FAI
‑
L)确定阈值。本方法解决了以往研究中FAI阈值难以确定的问题，能进一步地提高了水华面积监测精度；
[0007]1、一种湖泊蓝藻水华面积提取方法，其步骤为：
[0008]步骤1，根据蓝藻水华监测时间和地理位置，选择光学遥感影像数据，并对遥感影像数据进行数据的预处理；
[0009]步骤2，计算研究区域NDVI和FAI；
[0010]步骤3，根据坡度与统计分析的方法确定NDVI阈值，获得基于NDVI的研究区域蓝藻水华面积和空间分布；
[0011]步骤4，根据FAI
‑
L法确定FAI阈值，获得基于FAI的研究区域蓝藻水华面积和空间分布；
[0012]步骤5，对分别采用NDVI与FAI提取蓝藻水华结果进行对比分析，认为两种方法提取的蓝藻水华重叠部分是真实蓝藻水华区域，从而获得研究区蓝藻水华面积和空间分布；
[0013]2、根据权利要求1所述的一种湖泊蓝藻水华面积提取方法，其特征在于，所述步骤1包括：
[0014]步骤6，根据蓝藻水华监测时间和研究区域特点，选择合适的光学遥感影像数据，例如Landsat系列和Sentinel
‑
2遥感影像数据；
[0015]步骤7，遥感影像数据预处理环节，包括大气校正、辐射校正和几何校正环节；
[0016]3、根据权利要求1所述的一种湖泊蓝藻水华面积提取方法，其特征在于，所述步骤2包括：
[0017]步骤8，计算NDVI指数，公式如下：
[0018]NDVI＝(ρ
nir
‑
ρ
red
)/(ρ
nir
+ρ
red
)
[0019]其中：ρ
red
为红光波段反射率，ρ
nir
为近红外波段反射率；
[0020]步骤9，计算FAI指数，公式如下：
[0021]FAI＝ρ
nir
‑
ρ
n
′
ir
[0022][0023]其中ρ
n
′
ir
为插值反射率，ρ
red
，ρ
nir
，ρ
swir
分别对应红色、近红外、短红外波段反射率，λ
red
，λ
nir
，λ
swir
分别对应红光、近红外、短红外波段的中心波长。
[0024]4、根据权利要求1所述的一种湖泊蓝藻水华面积提取方法，其特征在于，所述步骤3包括：
[0025]步骤10，利用ENVI软件中的Slope工具进行坡度计算，将坡度等级分为30级，得到NDVI的坡度图；
[0026]步骤11，利用ArcGIS软件中的自然间断点(Jenks)分级法，将NDVI的坡度图分为高坡度和低坡度两类。将高坡度像元记为1，低坡度像元记为0；
[0027]步骤12，提取高坡度像元所对应的NDVI值，统计NDVI值的均值作为NDVI阈值，获得基于NDVI的研究区域蓝藻水华面积和空间分布；
[0028]5、根据权利要求1所述的一种湖泊蓝藻水华面积提取方法，其特征在于，所述步骤4包括：
[0029]步骤13，利用ArcGIS软件中的创建随机点工具，在研究区域创建随机点(大于500个)，将同一点处的NDVI值与FAI值分别赋予随机点；
[0030]步骤14，确定NDVI与FAI回归参数，建立回归模型(FAI
‑
L模型)；
[0031]步骤15，将NDVI阈值带入FAI
‑
L中计算得到FAI阈值；
[0032]步骤16，获得基于FAI的研究区域蓝藻水华面积和空间分布；
[0033]6、根据权利要求1所述的一种湖泊蓝藻水华面积提取方法，其特征在于，所述步骤5包括：
[0034]步骤17，将基于NDVI和FAI提取结果中判断为蓝藻水华的像元记为1，非蓝藻水华区域记为0，两幅影像相叠加，叠加后值为2的区域判定为蓝藻水华区域；
[0035]步骤18，统计叠加后像元值为2的数目，结合遥感影像空间分辨率，获得蓝藻水华面积。
[0036]本专利技术的实施具有以下有益效果：
[0037]上述方案中，利用坡度计算确定NDVI阈值，通过NDVI与FAI构建回归模型(FAI
‑
L模型)，将NDVI阈值带入FAI
‑
L模型中计算得到FAI阈值。FAI
‑
L法可以有效解决FAI阈值难以确定的问题。该方法能够较好地获取研究区蓝藻水华的空间分布情况，且具有较高的精度和适用性，可为蓝藻水华光谱敏感指数的阈值确定提供新方法。
附图说明
[0038]图1是本专利技术一种湖泊蓝藻水华面积提取方法的工作流程简图；
[0039]图2是本专利技术一种湖泊蓝藻水华面积提取方法实施例的结果示意图。
具体实施方式
[0040]以下通过具体实施例对本专利技术做进一步解释说明。以下实施例用于说明本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种湖泊蓝藻水华面积提取方法，其特征在于，包括：步骤1，根据蓝藻水华监测时间和地理位置，选择光学遥感影像数据，并对遥感影像数据进行数据的预处理；步骤2，计算研究区域NDVI和FAI；步骤3，根据坡度与统计分析的方法确定NDVI阈值，获得基于NDVI的研究区域蓝藻水华面积和空间分布；步骤4，根据FAI
‑
L法确定FAI阈值，获得基于FAI的研究区域蓝藻水华面积和空间分布；步骤5，对分别采用NDVI与FAI提取蓝藻水华结果进行对比分析，认为两种方法提取的蓝藻水华重叠部分是真实蓝藻水华区域，从而获得研究区蓝藻水华面积和空间分布。2.根据权利要求1所述的一种湖泊蓝藻水华面积提取方法，其特征在于，所述步骤1包括：步骤6，根据蓝藻水华监测时间和研究区域特点，选择合适的光学遥感影像数据，例如Landsat系列和Sentinel
‑
2遥感影像数据；步骤7，遥感影像数据预处理环节，包括大气校正、辐射校正和几何校正环节。3.根据权利要求1所述的一种湖泊蓝藻水华面积提取方法，其特征在于，所述步骤2包括：步骤8，计算NDVI指数，公式如下：NDVI＝(ρ
nir
‑
ρ
red
)/(ρ
nir
+ρ
red
)其中：ρ
red
为红光波段反射率，ρ
nir
为近红外波段反射率；步骤9，计算FAI指数，公式如下：FAI＝ρ
nir
‑
ρ
n
′
ir
其中ρ
n
′
ir
为插值反射率，ρ
red...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏涛，徐良泉，崔杏园，
申请(专利权)人：安徽理工大学，
类型：发明
国别省市：