一种基于红树林提取指数的红树林提取方法技术

本发明专利技术涉及红树林分布遥感制图技术领域，更具体，涉及一种基于红树林提取指数的红树林提取方法，本发明专利技术提供了一种新的红树林提取指数(mangrove extraction index，MEI)，实现对红树林准确地制图，首先筛选和获取Sentinel‑2L2A影像，并计算新的红树林提取指数，然后根据红树林提取指数的频数分布直方图确定阈值，使用指数法将影像中的红树林识别并提取出来；经过去除碎斑等后处理操作，生成红树林空间分布图，克服了目视解译、监督分类等方法需要大量人力和时间的问题，构建了新的红树林提取指数，能够很好地将红树林与内陆植被、水体等区分开，提取精度高，具有高效性、可迁移性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及遥感影像分类、红树林分布遥感制图领域，更具体地，涉及一种基于红树林提取指数的红树林提取方法。

技术介绍

1、红树林生长在受潮汐周期性浸淹的滨海滩涂上，具有极高生产力，能够防浪护堤、抵御风暴、促淤造陆、净化环境、为鱼虾蟹和鸟类提供栖息地和觅食场所，在缓解气候变化、维持海岸带生态平衡、保障沿海居民安全和生计等方面发挥着重要作用。然而，受到人为破坏和气候变化的双重压力，中国红树林反复经历破坏后，红树林植被面积剧减，林分质量下降，生物多样性遭到严重破坏，生态服务功能得不到应有的发挥，因此保护和恢复红树林刻不容缓。快速、准确的红树林制图能够为红树林监测、保护和管理提供重要的数据支撑。

2、遥感技术已经广泛应用于红树林分类和提取，采用的方法主要包括人机交互目视解译，传统的监督、非监督分类，机器学习、深度学习等新兴人工智能分类方法，但这些方法在解译或收集样本过程中非常耗时，不适用于大范围的红树林快速提取。另外，对红树林遥感探测还存在以下难点：第一难点是红树林与陆生植被光谱较为相似，地理空间上无自然隔离，容易造成混分和漏分的现象；第二难点是红树林本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于红树林提取指数的红树林提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于红树林提取指数的红树林提取方法，其特征在于，步骤S1中，所述获取遥感多光谱影像，包括：获取研究区域的Sentinel-2L2A遥感多光谱影像，筛选出无云和低潮时期的Sentinel-2L2A遥感多光谱影像。

3.根据权利要求2所述的一种基于红树林提取指数的红树林提取方法，其特征在于，所述Sentinel-2L2A遥感多光谱影像包括经过大气校正的红、绿、近红外和短波红外波段的地表反射率。

4.根据权利要求3所述的一种基于红树林提取指数的红树林提取方法，...

【技术特征摘要】

1.一种基于红树林提取指数的红树林提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于红树林提取指数的红树林提取方法，其特征在于，步骤s1中，所述获取遥感多光谱影像，包括：获取研究区域的sentinel-2l2a遥感多光谱影像，筛选出无云和低潮时期的sentinel-2l2a遥感多光谱影像。

3.根据权利要求2所述的一种基于红树林提取指数的红树林提取方法，其特征在于，所述sentinel-2l2a遥感多光谱影像包括经过大气校正的红、绿、近红外和短波红外波段的地表反射率。

4.根据权利要求3所述的一种基于红树林提取指数的红树林提取方法，其特征在于，根据经过预处理的遥感多光谱影像计算红树林提取指数，包括：利用sentinel-2l2a遥感多光谱影像的红、绿、近红外和短波红外波段计算红树林提取指数：

5.根据权利要求1所述的一种基于红树林提取指数的红树林提取方法，其特征在于，步骤s3中，所述根据红树林提取指数建立频数分布直方图，包括：以红树林提取指数为横坐标，像元数量为纵坐标，构建频数分布直...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘凯，闻馨，曹晶晶，余楚滢，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：