本申请公开了一种林材撂荒时空信息判断方法及系统，运用于生态环境监测技术领域，其方法包括：获取遥感影像数据进行分割，生成对象层；计算归一化差分植被指数NDVI，得到分类特征；将林材轮伐的周期过程映射至时序NDVI的分布变化规律上进行判断；通过计算NDVI局部极小值元素点的时间距离，得到林材撂荒的时空信息；能够有效地将植被指数与时序变化规律相结合，提高了判断的准确性和效率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生态环境监测，尤其涉及一种林材撂荒时空信息判断方法及系统。
技术介绍
1、耕地的数量和质量与国家粮食安全息息相关，撂荒作为一个可能导致生态学、经济学、社会学问题的现象，引起了不同领域的学者的广泛关注。目前，目前基于遥感技术的耕地撂荒监测可以归纳为以下三大类方法：多时相耕地范围比较方法，通过比较两个时相之间的种植耕地分布范围，进行撂荒地的识别，耕地分布范围数据通常来源于土地覆盖遥感分类结果或国土调查数据；监督分类方法，通过采集撂荒地与主要农作物的样本，利用遥感影像提取撂荒地与非撂荒地的光谱特征、纹理特征等，训练机器学习模型，对影像上的撂荒地与非撂荒地进行区分；时间序列分析方法，利用多个时相的光学影像构建归一化植被指数(ndvi)时间序列曲线，通过分析主要农作物与撂荒地ndvi时序曲线的相似性，或比较两者时序曲线的峰值、取值范围等特征，通过阈值分割方法，建立撂荒地识别规则，进行耕地撂荒情况监测。
2、本申请利用长时间序列遥感数据提出一种将林材轮伐周期过程映射到时序ndvi数据的分布变化规律上的林材撂荒时空信息判断方法及系统。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种林材撂荒时空信息判断方法及系统，旨在解决上述问题。
2、为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
3、本申请提供一种林材撂荒时空信息判断方法，包括：
4、获取遥感影像数据进行分割，生成对象层；
5、计算归一化差分植被指数ndvi，得到分类特征；
6、将林材轮伐的周期过程映射至时序ndvi的分布变化规律上进行判断；
7、通过计算ndvi局部极小值元素点的时间距离，得到林材撂荒的时空信息。
8、进一步的，在计算归一化差分植被指数ndvi，得到分类特征的步骤中，具体包括下述步骤：
9、计算归一化差分植被指数ndvi，计算公式为：
10、
11、其中ndvi为归一化差分植被指数；b3为遥感影像数据的红波段dn值；b4为遥感影像数据的近红外波段dn值；
12、计算每个对象的归一化差分植被指数ndvi，计算公式为：
13、
14、其中每个对象的归一化差分植被指数ndvi为其所包含所有像元ndvi的均值。
15、进一步的，在将林材轮伐的周期过程映射至时序ndvi的分布变化规律上进行判断的步骤中，具体包括下述步骤：
16、计算每个对象的时序ndvi；
17、计算植被对象的局部极值元素点；
18、根据局部极大值时序ndvi和局部极小值时序ndvi进行判断。
19、进一步的，在计算每个对象的时序ndvi的步骤中，具体包括下述步骤：
20、计算每个对象的时序ndvi[n]＝[ndvi1，ndvi2，…，ndvin]；
21、当时序ndvi[n]中：
22、
23、则判断该对象δ为植被对象δvegetation，即δ＝δvegetation。
24、进一步的，在计算植被对象的局部极值元素点的步骤中，具体包括下述步骤：
25、计算植被对象δvegetation的时序ndvi[n]的局部极值元素点，局部极值元素点是为其相邻元素点的最大或最小元素：
26、
27、
28、其中ndvimax[i]为植被对象δvegetation的时序ndvi[n]的局部极大值元素点；ndvimin[i]为植被对象δvegetation的时序ndvi[n]的局部极小值元素点。
29、进一步的，在根据局部极大值时序ndvi和局部极小值时序ndvi进行判断的步骤中，具体包括下述步骤：
30、计算植被对象δvegetation的局部极大值时序ndvimax[n]和局部极小值时序ndvimin[n]：
31、ndvimax[n]＝[ndvimax1，ndvimax2，…，ndvimaxn]
32、ndvimin[n]＝[ndvimin1，ndvimin2，…，ndviminn]
33、当时序ndvimax[n]中：
34、
35、则判断该[ndvimaxi]为伪局部极大值元素点，并从ndvimax[n]中删除该元素；
36、当时序ndvimin[n]中：
37、
38、则判断该[ndvimini]为伪局部极小值元素点，并从ndvimin[n]中删除该元素。
39、进一步的，在通过计算ndvi局部极小值元素点的时间距离，得到林材撂荒的时空信息的步骤中，具体包括下述步骤：
40、计算ndvimin[n]中所有相邻元素之间的时间距离ltd[n-1]，计算公式为：
41、ltd[n-1]＝[|level1-level2|，|level2-level3|，…，|leveln-1-leveln|]
42、其中leveln为计算产生ndviminn的遥感影像n所在的层数，相邻遥感影像的层数相差为1，则相邻遥感影像数据的时间距离为1年，得到ltd[n-1]为相邻局部极小值元素点之间的时间距离；
43、对ltd[n-1]进行分析，计算植被撂荒期：
44、当则表示植被轮伐期为1年；
45、当则表示植被轮伐期为2年；
46、当则表示植被轮伐期为n年；
47、当则表示植被采伐后进入了撂荒期，撂荒期的持续时间为ltd[i]连续为1时的元素时间距离之和。
48、本申请提供一种林材撂荒时空信息判断系统，包括：
49、获取模块：获取遥感影像数据进行分割，生成对象层；
50、计算模块：计算归一化差分植被指数ndvi，得到分类特征；
51、判断模块：将林材轮伐的周期过程映射至时序ndvi的分布变化规律上进行判断；通过计算ndvi局部极小值元素点的时间距离，得到林材撂荒的时空信息。
52、本申请提供一种设备，所述设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，其中，所述存储器存储有用于实现一种林材撂荒时空信息判断方法的程序指令；所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令以实现一种林材撂荒时空信息判断。
53、本申请提供一种存储介质，存储有处理器可运行的程序指令，所述程序指令用于执行一种林材撂荒时空信息判断方法。
54、本申请提供了一种林材撂荒时空信息判断方法及系统，具有以下有益效果：
55、(1)通过对林材撂荒时空信息进行判断，可以及时发现并了解林地的变化情况，为林业生产和资源保护提供科学依据；
56、(2)通过计算ndvi局部极小值元素点的时间距离，得到林材撂荒的时空信息，可以客观准确地反映林地的变化情况，避免了主观判断的误差；
57、(3)本申请的方法不仅可以用于本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种林材撂荒时空信息判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种林材撂荒时空信息判断方法，其特征在于，在计算归一化差分植被指数NDVI，得到分类特征的步骤中，具体包括下述步骤：
3.根据权利要求1所述的一种林材撂荒时空信息判断方法，其特征在于，在将林材轮伐的周期过程映射至时序NDVI的分布变化规律上进行判断的步骤中，具体包括下述步骤：
4.根据权利要求3所述的一种林材撂荒时空信息判断方法，其特征在于，在计算每个对象的时序NDVI的步骤中，具体包括下述步骤：
5.根据权利要求3所述的一种林材撂荒时空信息判断方法，其特征在于，在计算植被对象的局部极值元素点的步骤中，具体包括下述步骤：
6.根据权利要求3所述的一种林材撂荒时空信息判断方法，其特征在于，在根据局部极大值时序NDVI和局部极小值时序NDVI进行判断的步骤中，具体包括下述步骤：
7.根据权利要求1所述的一种林材撂荒时空信息判断方法，其特征在于，在通过计算NDVI局部极小值元素点的时间距离，得到林材撂荒的时空信息的步骤中，具体包括下述步骤：
8.一种根据权利要求1所述的一种林材撂荒时空信息判断方法的系统，其特征在于，包括：
9.一种设备，其特征在于，所述设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，其中，所述存储器存储有用于实现权利要求1-7任一项所述的一种林材撂荒时空信息判断方法的程序指令；所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令以实现一种林材撂荒时空信息判断。
10.一种存储介质，其特征在于，存储有处理器可运行的程序指令，所述程序指令用于执行权利要求1-7任一项所述的一种林材撂荒时空信息判断方法。
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【技术特征摘要】
1.一种林材撂荒时空信息判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种林材撂荒时空信息判断方法，其特征在于，在计算归一化差分植被指数ndvi，得到分类特征的步骤中，具体包括下述步骤：
3.根据权利要求1所述的一种林材撂荒时空信息判断方法，其特征在于，在将林材轮伐的周期过程映射至时序ndvi的分布变化规律上进行判断的步骤中，具体包括下述步骤：
4.根据权利要求3所述的一种林材撂荒时空信息判断方法，其特征在于，在计算每个对象的时序ndvi的步骤中，具体包括下述步骤：
5.根据权利要求3所述的一种林材撂荒时空信息判断方法，其特征在于，在计算植被对象的局部极值元素点的步骤中，具体包括下述步骤：
6.根据权利要求3所述的一种林材撂荒时空信息判断方法，其特征在于，在根据局部极大值时序...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩宇，陈劲松，郭善昕，王靖雯，姚泓名，任彦霓，姜小砾，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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