【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于湿地植被监测领域，具体而言，涉及典型红树林群落含水量和干物质含量反演的方法。
技术介绍
1、红树林湿地是世界上生物多样性最丰富的生态系统之一，在联合国可持续发展目标(sdgs)中扮演着重要角色。叶片等效水厚度(ewt)和单位面积叶质量(lma)是关键的功能性状参数，是监测红树林含水量和干物质含量的重要指标。着力于红树林ewt和lma的定量反演研究对于监测红树林生长状况，观测海岸带环境变化，维护海洋和陆地生态多样性具有重要意义。
2、近些年来，主被动遥感技术伴随着全球大数据化趋势蓬勃发展，已经在植被功能性状参数定量估算中大放异彩。如专利申请202211220766.1公开的一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法，包括筛选多光谱遥感影像；构建ndvi和mndwi原始时间序列；利用谐波模型对每个像素的ndvi和mndwi时间序列进行重建；构建顾及物候与水位时序特征的红树林指数pwtmi并计算目标年份的pwtmi图像；根据样本的pwtmi统计结果确定阈值范围提取红树林初步范围；去除误分像素，得到最终的红树林提取结果。又如专利申请202311282634.6公开的一种基于遥感图像识别的红树林生态检测方法，属于图像处理
，本专利技术中采集红树林生态区的遥感图像，先对遥感图像进行灰度处理和提取轮廓，得到轮廓图，轮廓图用于提取轮廓特征，遥感图像用于提取颜色特征，结合颜色特征和轮廓特征对红树林进行目标识别，从而确定红树林的面积，实现对红树林生态的监控和检测。
3、然而红树林生长于潮间带的滩涂地区，采
4、因此，亟需一种基于地面实测高光谱数据捕捉不同功能性状参数敏感光谱域并应用于卫星的方法，以实现红树林群落功能性状参数的大范围、稳定和高精度监测。
技术实现思路
1、基于此，因此本专利技术的首要目地是提供一种基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，该方法能够将基于地面光谱得到的敏感光谱域与卫星波段匹配，进而能广泛、准确地实现红树林含水量和干物质含量反演，以便低成本、准确和快速的实现红树林生长状态和海岸带环境的监测。
2、本专利技术的另一个目地在于提供一种基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，该方法耦合了分数阶导数和基于向量改进的光谱角映射方法，可以精准捕捉红树林群落间细微的光谱差异，并联合了多源遥感数据实现了光谱匹配，以及结合热红外和sar数据和集成学习算法，实现了红树林群落含水量和干物质含量的高精度反演。
3、为实现上述目的，本专利技术的技术方案为：
4、一种基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，其包括下列步骤：
5、步骤s101：获取目标红树林区域的光学遥感卫星影像，计算红树林样本等效水厚度(ewt)和单位面积叶质量(lma)作为红树林含水量和干物质含量的指标，同时收集不同类型红树林群落的地面实测高光谱数据(350-2500nm)。
6、步骤s102：构建分数阶辅助光谱角分析方法，包括设置两个独特的光谱向量形式改进光谱角映射方法，同时对红树林群落原位高光谱数据进行分数阶导数(fod)处理。计算原位和fod处理后的光谱角，确定光谱分析最佳阶数范围，计算此范围内的光谱与ewt和lma的皮尔逊相关系数r与其标准差，选择最优阶数进行敏感光谱域的捕捉。
7、步骤s103：基于卫星原始波段构建高维数据集，并执行降维和优化，设置一个光谱匹配指数smi，检验上述从地面高光谱数据获得的红树林敏感光谱域与多颗对应光学卫星敏感波段间的一致性，并使用这些卫星波段对其进行反演验证。
8、步骤s104：在使用光学卫星进行反演验证的基础上，获取热红外影像数据和雷达影像数据，提炼多源卫星的敏感特征，并将其组合为不同反演方法，构建混合数据集，并基于集成学习算法构建红树林含水量和干物质含量反演模型，使用决定系数和均方根误差进行精度评估，得到红树林含水量和干物质含量最佳反演方案。
9、进一步，步骤s101中，叶片等效水厚度(ewt)及单位面积叶质量(lma)的测量为：使用千分之一电子天平逐个称量并记录每个红树林样本的叶片鲜重(fw)，并测量叶片面积(a)，之后置于烘箱设置100度烘干72小时，记录叶子干重(dw)，按照下列公式计算ewt和lma：
10、
11、
12、进一步，步骤s102中，本专利技术设置了θ(1)、θ(2)两个独特的光谱向量形式改进了传统光谱角映射方法，通过光谱角表现出光谱之间的相似程度；θ(1)体现出两个红树林群落光谱在波长w的反射率数值差异，θ(2)表征出两个红树林群落光谱在波长w的光谱曲线形态差异，具体公式如下：
13、
14、
15、其中θi，j，w代表在波长i位置处红树林群落i和红树林群落j间的光谱角，表示在红树林i的光谱曲线在波长w位置处的空间向量，h为步长，rw表示光谱曲线在波长w位置处的反射率，由于本次高光谱数据间隔为1nm，因此h设置为1。
16、更进一步，对原位高光谱进行fod处理，为基于向量改进的光谱角映射方法提供更高维度的光谱信息数量，fod定义公式如下：
17、
18、其中，α为导数的阶数，且α＞0；a和b分别为差分的上限与下限，[(b-a)/h]为(b-a)/h的整数部分，h为步长：
19、将伽马函数代入fod定义公式，并设置h为1，得到以下公式：
20、
21、其中α＝0、1和2分别代表了原始光谱、一阶导数和二阶导数。本专利技术将h设置为0.25，通过对原始光谱从0至2阶的fod光谱变换进行计算，获得了每个红树林群落的8个不同趋势变换光谱。
22、更进一步，将原位和fod处理后的高光谱数据与不同红树林群落实测ewt和lma进行皮尔逊相关系数(r)和其标准差(std)的计算，光谱分析最佳分数阶的选择原则包括：
23、①选择红树林群落光谱与ewt/lma之间r均值最高的两个阶数，保证整体相关性高；
24、②在两个阶数中选择std更高的作为光谱分析最佳分数阶，保证具有明显相关性差异。
25、进一步，步骤s103中，提取了多源光学卫星各波段反射率，并进行组合指数的计算，构建高维数据集，计算公式如下：
26、si2＝bi-bj，
27、其中i，.j，k，1代表所使用光学卫星的不同波段；
28、计算高维数据集中的特征与实测ewt和lma间的皮尔逊相关系数，设定相关性阈值进行数据降维，并进行最大最小规范化，box-cox变换，目标值对数变换与异常值剔除。
29、更进一步，构建光谱匹配指数smi对通本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，其特征在于，其包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，其特征在于，步骤S101中，叶片等效水厚度(EWT)及单位面积叶质量(LMA)的测量为：使用千分之一电子天平逐个称量并记录每个红树林样本的叶片鲜重(FW)，并测量叶片面积(A)，之后置于烘箱设置100度烘干72小时，记录叶子干重(DW)，按照下列公式计算EWT和LMA：
3.根据权利要求1所述的基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，其特征在于，步骤S102中，设置了θ(1)、θ(2)两个独特的光谱向量形式改进了传统光谱角映射方法，通过光谱角表现出光谱之间的相似程度；θ(1)体现出两个红树林群落光谱在波长w的反射率数值差异，θ(2)表征出两个红树林群落光谱在波长w的光谱曲线形态差异，具体公式如下：
4.根据权利要求3所述的基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，其特征在于，步骤S102中，对原位高光谱进行FOD处理，为基于向量
5.根据权利要求4所述的基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，其特征在于，步骤S102中，将原位和FOD处理后的高光谱数据与不同红树林群落实测EWT和LMA进行皮尔逊相关系数(R)和其标准差(STD)的计算，光谱分析最佳分数阶的选择原则包括：
6.根据权利要求1所述的基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，其特征在于，步骤S103中，提取了多源光学卫星各波段反射率，并进行组合指数的计算，构建高维数据集，计算公式如下：
7.根据权利要求6所述的基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，其特征在于，步骤S103中，构建光谱匹配指数SMI对通过地面实测高光谱得到的敏感光谱域和光学卫星得到的敏感波段进行一致性检验，SMI定义公式如下：
8.根据权利要求1所述的基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，其特征在于，步骤S104中，以3颗光学卫星高相关性特征为基础，以GF-3SAR数据和SDGSAT TIS数据为辅助特征，得到一个混合数据集如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，其特征在于，其包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，其特征在于，步骤s101中，叶片等效水厚度(ewt)及单位面积叶质量(lma)的测量为：使用千分之一电子天平逐个称量并记录每个红树林样本的叶片鲜重(fw)，并测量叶片面积(a)，之后置于烘箱设置100度烘干72小时，记录叶子干重(dw)，按照下列公式计算ewt和lma：
3.根据权利要求1所述的基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，其特征在于，步骤s102中，设置了θ(1)、θ(2)两个独特的光谱向量形式改进了传统光谱角映射方法，通过光谱角表现出光谱之间的相似程度；θ(1)体现出两个红树林群落光谱在波长w的反射率数值差异，θ(2)表征出两个红树林群落光谱在波长w的光谱曲线形态差异，具体公式如下：
4.根据权利要求3所述的基于分数阶辅助光谱角映射的红树林含水量和干物质含量反演方法，其特征在于，步骤s102中，对原位高光谱进行fod处理，为基于向量改进的光谱角映射方法提供...
【专利技术属性】
技术研发人员：付波霖，武炎，宋奕基，祝亚伟，
申请(专利权)人：桂林理工大学，
类型：发明
国别省市：
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