本发明专利技术公开了一种监测海草床分布的遥感方法、装置，所述方法包括：将目标水体区域划分为海草、砂质底质和海水，分别提取对应的光谱信息；基于海草和海水的光谱信息，计算由红光波段和短波红外波段遥感反射率线性内插得到的近红外波段遥感反射率与卫星观测的近红外波段遥感反射率的差值，构建第一光谱指数；基于海草和砂质底质的光谱信息，计算从绿光波段到红光波段遥感反射率下降的程度，构建第二光谱指数；基于第一光谱指数对海草和海水进行区分，基于第二光谱指数对海草和砂质底质进行区分。采用上述技术方案，直接利用水体表面遥感反射率，应用于海草床监测，无需大量的影像训练，具有较强的应用价值和较高的结果准确度。具有较强的应用价值和较高的结果准确度。具有较强的应用价值和较高的结果准确度。
【技术实现步骤摘要】
监测海草床分布的遥感方法、装置
[0001]本专利技术涉及水体遥感监测
，尤其涉及一种监测海草床分布的遥感方法、装置。
技术介绍
[0002]碳汇的核算离不开对海岸带蓝碳的研究，海岸带蓝碳生态系统由海草床、红树林和盐沼三种生态系统组成，其中海草床生态系统是重要的碳汇来源。虽然海草只占全球海洋总面积的0.2%，但是其每年的固碳量占全球海洋固碳总量的10%
‑
18%，是全球重要的“蓝色碳汇”。因此，有效监测海草床对于摸清蓝碳本底和碳汇潜力至关重要，同时也为海洋生态碳汇提供数据支持。
[0003]目前，海草床的遥感监测方法主要包括光谱指数法，光谱指数法主要通过分析目标物的遥感反射率光谱特征，构建有效的光谱指数，以最大化目标物和非目标物之间的差异，从而实现目标物的提取。
[0004]但是，现有技术中采用的光谱指数法存在一定的局限性，指数主要是针对红光波段和近红外波段的植被光谱响应进行建模，但由于水体对光在红光波段和近红外波段的强吸收作用，使得底质的反射信号在水体遥感反射率中变得很弱，进而导致此类指数在水生植被的识别中效果较差。同时，在现有提取海草床的研究中，此类指数通常仅作为辅助制图的中间步骤，而不能单独用于海草床的提取，例如，利用NDVI指数可掩膜低潮时的陆地植被或获取潮间带和浅水潮下带的漂浮植被，利用红绿波段比值可区分浅水泥滩或裸露沙子等，借助此类指数依次掩膜非海草区域，从而逐步获取可能存在海草的区域。
技术实现思路
[0005]专利技术目的：本专利技术提供一种监测海草床分布的遥感方法、装置，通过构建第一光谱指数和对应的第一最优阈值主要剔除海水部分和少量砂质底质部分，通过第二光谱指数和对应的第二最优阈值剔除剩余的砂质底质部分，最终获得海草床区域，通过第一光谱指数和第二光谱指数，可以直接应用于海草床监测，具有较强的应用价值和较高的结果准确度。
[0006]技术方案：本专利技术提供一种监测海草床分布的遥感方法，包括：获取目标区域的历史遥感影像，计算得到目标水体区域的历史遥感反射率影像；从历史遥感反射率影像中收集样本，将目标水体区域划分为海草、砂质底质和海水，并分别从各个样本中提取对应的光谱信息；基于海草和海水的光谱信息，分别计算由红光波段和短波红外波段遥感反射率线性内插得到的近红外波段遥感反射率与卫星观测的近红外波段遥感反射率的差值，构建海草的第一光谱指数和海水的第一光谱指数；在海草的第一光谱指数和海水的第一光谱指数的重叠部分中，确定用于区分海草和海水的第一最优阈值；基于海草和砂质底质的光谱信息，分别计算从绿光波段到红光波段遥感反射率下降的程度，构建海草的第二光谱指数和砂质底质的第二光谱指数；在海草的第二光谱指数和砂质底质的第二光谱指数的重叠部分中，确定用于区分海草和砂质底质的第二最优阈值；对于待监测遥感影像，基于第一最优阈
值对海草和海水进行区分，基于第二最优阈值对海草和砂质底质进行区分，获取海草床区域。
[0007]具体的，从目标区域的历史遥感影像中，剔除云和太阳耀斑影响超过标准阈值的影像，通过大气校正获得目标区域的历史遥感反射率影像。
[0008]具体的，根据目标水体区域的矢量边界裁剪影像，利用归一化差异水体指数，进行水陆分割，得到目标水体区域的历史遥感反射率影像。
[0009]具体的，在历史遥感反射率影像中，选取多个年度中多个季节内的海草、砂质底质和海水的遥感反射率作为样本。
[0010]具体的，所述第一光谱指数的公式如下：，其中，SSI
‑
I表示第一光谱指数，R
rs
(λ2)、R
rs
(λ3)和R
rs
(λ4)分别表示红光波段、近红外波段和短波红外波段的遥感反射率，λ2、λ3和λ4分别表示红光波段、近红外波段和短波红外波段的波长。
[0011]具体的，统计各个海草样本的第一光谱指数直方分布图，和各个海水样本的第一光谱指数直方分布图的重叠部分中，海草和海水的比例，确定能够最大程度区分海草和海水的第一光谱指数值作为第一最优阈值。
[0012]具体的，所述第二光谱指数的公式如下：，其中，SSI
‑
II表示第二光谱指数，R
rs
(λ1)和R
rs
(λ2)分别表示绿光波段和红光波段的遥感反射率，λ1和λ2分别表示绿光波段和红光波段的波长。
[0013]具体的，统计各个海草样本的第二光谱指数直方分布图，和各个砂质底质样本的第二光谱指数直方分布图的重叠部分中，海草和砂质底质的比例，确定能够最大程度区分海草和砂质底质的第二光谱指数值作为第二最优阈值。
[0014]具体的，对于待监测遥感影像，逐像元计算影像的第一光谱指数和第二光谱指数，提取其中第一光谱指数值大于所述第一最优阈值的部分，作为海草和砂质底质区域，在海草和砂质底质区域中提取第二光谱指数值大于所述第二最优阈值的部分，作为海草床区域。
[0015]本专利技术还提供一种监测海草床分布的遥感装置，包括：遥感获取单元、样本收集单元、第一光谱指数计算单元、第一最优阈值确定单元、第二光谱指数计算单元、第二最优阈值确定单元和应用单元，其中：所述遥感获取单元，用于获取目标区域的历史遥感影像，计算得到目标水体区域的历史遥感反射率影像；所述样本收集单元，用于从历史遥感反射率影像中收集样本，将目标水体区域划分为海草、砂质底质和海水，并分别从各个样本中提取对应的光谱信息；所述第一光谱指数计算单元，用于基于海草和海水的光谱信息，分别计算由红光波段和短波红外波段遥感反射率线性内插得到的近红外波段遥感反射率与卫星观测的近红外波段遥感反射率的差值，构建海草的第一光谱指数和海水的第一光谱指数；所
述第一最优阈值确定单元，用于在海草的第一光谱指数和海水的第一光谱指数的重叠部分中，确定用于区分海草和海水的第一最优阈值；所述第二光谱指数计算单元，用于基于海草和砂质底质的光谱信息，分别计算从绿光波段到红光波段遥感反射率下降的程度，构建海草的第二光谱指数和砂质底质的第二光谱指数；所述第二最优阈值确定单元，用于在海草的第二光谱指数和砂质底质的第二光谱指数的重叠部分中，确定用于区分海草和砂质底质的第二最优阈值；所述应用单元，用于对于待监测遥感影像，基于第一最优阈值对海草和海水进行区分，基于第二最优阈值对海草和砂质底质进行区分，获取海草床区域。
[0016]有益效果：与现有技术相比，本专利技术具有如下显著优点：直接利用水体表面遥感反射率，通过第一光谱指数和第二光谱指数，可以直接应用于海草床监测，无需大量的影像进行训练，具有较强的应用价值和较高的结果准确度。
附图说明
[0017]图1为本专利技术提供的监测海草床分布的遥感方法的流程示意图。
实施方式
[0018]下面结合附图对本专利技术的技术方案作进一步说明。
[0019]参阅图1，其为本专利技术提供的监测海草床分布的遥感方法的流程示意图。
[0020]本专利技术提供一种监测海草床分布的遥感方法，首先获取目标区域的历本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种监测海草床分布的遥感方法，其特征在于，包括：获取目标区域的历史遥感影像，计算得到目标水体区域的历史遥感反射率影像；从历史遥感反射率影像中收集样本，将目标水体区域划分为海草、砂质底质和海水，并分别从各个样本中提取对应的光谱信息；基于海草和海水的光谱信息，分别计算由红光波段和短波红外波段遥感反射率线性内插得到的近红外波段遥感反射率与卫星观测的近红外波段遥感反射率的差值，构建海草的第一光谱指数和海水的第一光谱指数；在海草的第一光谱指数和海水的第一光谱指数的重叠部分中，确定用于区分海草和海水的第一最优阈值；基于海草和砂质底质的光谱信息，分别计算从绿光波段到红光波段遥感反射率下降的程度，构建海草的第二光谱指数和砂质底质的第二光谱指数；在海草的第二光谱指数和砂质底质的第二光谱指数的重叠部分中，确定用于区分海草和砂质底质的第二最优阈值；对于待监测遥感影像，基于第一最优阈值对海草和海水进行区分，基于第二最优阈值对海草和砂质底质进行区分，获取海草床区域。2.根据权利要求1所述的监测海草床分布的遥感方法，其特征在于，所述计算得到目标水体区域的历史遥感反射率影像，包括：从目标区域的历史遥感影像中，剔除云和太阳耀斑影响超过标准阈值的影像，通过大气校正获得目标区域的历史遥感反射率影像。3.根据权利要求2所述的监测海草床分布的遥感方法，其特征在于，所述计算得到目标水体区域的历史遥感反射率影像，包括：根据目标水体区域的矢量边界裁剪影像，利用归一化差异水体指数，进行水陆分割，得到目标水体区域的历史遥感反射率影像。4.根据权利要求1所述的监测海草床分布的遥感方法，其特征在于，所述从历史遥感反射率影像中收集样本，将目标水体区域划分为海草、砂质底质和海水，包括：在历史遥感反射率影像中，选取多个年度中多个季节内的海草、砂质底质和海水的遥感反射率作为样本。5.根据权利要求1所述的监测海草床分布的遥感方法，其特征在于，所述第一光谱指数的公式如下：，其中，SSI
‑
I表示第一光谱指数，R
rs
(λ2)、R
rs
(λ3)和R
rs
(λ4)分别表示红光波段、近红外波段和短波红外波段的遥感反射率，λ2、λ3和λ4分别表示红光波段、近红外波段和短波红外波段的波长。6.根据权利要求5所述的监测海草床分布的遥感方法，其特征在于，所述在海草的第一光谱指数和海水的第一光谱指数的重叠部分中，确定用于区分海草和海水的第一最优阈值，包括：
统计各个海草样本的第一光谱指数直方分布图，和各个海水样本的第一光谱指数直方分布图的重叠部分中，海草和海水的比例，确定能够最大程度区分海草和海水的第一光谱指数值作为第一最优...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁涵玮，王璐璐，王胜强，孙德勇，张海龙，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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