【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生态环境和遥感影像混合像元分解，尤其涉及一种混合像元校正的水华面积提取方法。
技术介绍
1、蓝藻水华被公认为全球最严重的湖泊水环境问题之一。遥感技术作为信息化和数字化的监测手段，能够为同一地区提供多时相、多尺度、多光谱、多平台的观测信息，具有大范围、周期性观测等特点。通过对影像数据的分析与处理，能够快速、有效地识别蓝藻及其空间分布，从而实现对蓝藻水华的暴发范围、程度、持续时间等信息的快速准确获取。
2、通常来说，采用中低空间分辨率的卫星影像会提升监测频次，但会导致较低的监测精度，相对而言误差较大，难以发挥中低空间分辨率影像空间覆盖广、监测频率高的优势；而采用高空间分辨率卫星进行监测又面临监测周期不足问题，如sentinel-2两颗卫星组网回归周期约5天，难以满足监测业务时效性需求。因此，有必要对中低空间分辨率和高空间分辨率影像蓝藻水华提取的空间尺度差异进行分析，研究并建立面向中低空间分辨率卫星的水华面积校正模型，提升中低空间分辨率卫星监测精度，进而获取高频率、高精度的蓝藻水华提取结果。
3、因此，如何提供一种能快速且准确提取中低空间分辨率遥感监测水华面积的技术方案是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、(一)要解决的技术问题
2、中低空间分辨率卫星遥感监测蓝藻水华具有独特的高频率优势，但也会带来因为监测尺度较低而引起的监测面积不精准问题，为解决这一问题，本专利技术提供了一种基于高空间分辨率卫星水华提取结果校正中低分辨率混
3、(二)技术方案
4、本专利技术提供了一种混合像元校正的水华面积提取方法，基于高空间分辨率卫星水华提取结果校正中低分辨率混合像元中水华面积比例，包括以下步骤：
5、(1)获取研究区的低分辨率影像gim及其准同步的高分辨率影像sim，并对其进行预处理，得到处理后的影像gi和si；
6、其中，预处理步骤为：辐射定标、大气校正、几何校正、水域裁剪，其中gi图像的大小为row×col；
7、(2)计算影像gi和si的归一化植被指数ndvi，得到植被指数的灰度图，分别为gndvi和sndvi，并采用目视解译法获取水华分割阈值分别为t1和st，进而对所得灰度图进行阈值分割，得到各二值图，分别为gndvi和sndvi；
8、其中，gndvi和sndvi中各像元的取值为0或1，0代表该处为非蓝藻水华，1代表该处为蓝藻水华；
9、(3)利用步骤(2)所得的二值图gndvi，对gndvi中各像元pixel(i,j)进行分类，将其归类至像元集合p，包括蓝藻水华像元集合palgae、非水华水体像元集合pno-algae；
10、(4)利用步骤(2)所得的二值图sndvi,对蓝藻水华像元集合palgae计算像元水华面积比例pixelr(i,j)；
11、其中，像元的水华面积比例pixelr(i,j)的计算公式如下：
12、
13、式中，m为pixel(i,j)像元空间范围内对应sndvi像元的个数，m为pixel(i,j)像元空间范围内对应sndvi像元中像元值为1的个数，即为水华像元的个数，其余m-m个为非蓝藻水华像元；
14、(5)利用步骤(3)所得的蓝藻水华像元集合palgae，对palgae中像元pixel(i,j)对应的gndvi值和pixelr(i,j)，采用多项式p进行回归分析，得到回归方程求解参数ki(i＝0,1,2,…,n)；
15、其中，多项式p公式如下：
16、
17、式中，ki为待求解参数，x为palgae中像元pixel(i,j)对应gndvi图像的值，p为蓝藻水华像元集合palgae像元pixel(i,j)对应水华面积比例pixelr(i,j)，i＝0,1,2,…,n；
18、(6)利用步骤(5)所得的参数ki(i＝0,1,2,…,n),建立ndvi与水华面积比例的关系模型r(x)；
19、其中，建立ndvi与水华面积比例的关系模型r(x)如下：
20、
21、式中，ki为步骤(5)所得的参数ki(i＝0,1,2,…,n)，x为palgae中像元pixel(i,j)对应的gndvi值，t1为采用目视解译法获取gndvi的水华分割阈值，t2为方程的解x；
22、(7)利用步骤(6)所得建立ndvi与水华面积比例的关系模型r(x)与步骤(2)所得的灰度图gndvi，采用水华像元占比累加公式s(r)，获取影像gi校正后水华面积；
23、其中，水华像元占比累加公式s(r)公式如下：
24、
25、式中，s为影像gi校正后的水华面积；n为影像gi在研究区内的像元总数；ri为步骤(6)所得建立ndvi与水华面积比例的关系模型r(x)计算出的第i(1≤i≤n)个像元的水华面积占比；c为影像gi的单个像元覆盖面积。
26、(三)有益效果
27、本方法的优点体现在：
28、本专利技术提供了一种混合像元校正的水华面积提取方法，该方法综合考虑了低分辨率影像中ndvi与混合像元中水华面积占比的关系，在对ndvi与水华面积占比进行回归分析的基础上，构建一种基于高分辨率影像水华提取结果校正中低分辨率影像混合像元中水华面积占比的方法，进而对中低分辨率影像的水华面积进行校正。综上所述，通过本专利技术的技术方案，可提升中低空间分辨率卫星水华监测精度，更好发挥高频次监测价值，完善遥感水华监测理论和方法。
29、上述的非惯用的优选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
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1.一种混合像元校正的水华面积提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(4)中,计算像元水华面积比例pixelR(i,j)方法如下：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(5)中,多项式p公式如下：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(6)中,建立归一化植被指数NDVI与水华面积比例的关系模型r(x)如下：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(7)中，水华像元占比累加公式S(r)公式如下：
【技术特征摘要】
1.一种混合像元校正的水华面积提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(4)中,计算像元水华面积比例pixelr(i,j)方法如下：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(5)中...
【专利技术属性】
技术研发人员：李家国，陈兴峰，徐喜飞，刘军，孟庆岩，李丽，孙源，王雅萍，赵利民，
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：
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