【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感，具体而言，涉及一种山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法及系统。
技术介绍
1、植被覆盖度是指单位面积内植被垂直投影面积所占的比例，它不仅是表征地表植被覆盖状态的重要信息，同时还是生态系统退化、沙化过程的重要敏感因子。植被覆盖度是许多陆表模型、水文模型、土壤侵蚀模型和天气预报模型的关键输入变量，获得其空间分布及其季相变化特征对于分析生态系统的功能及其变化，探索驱动因子以及评估在全球变化和人类活动的双重影响下生态系统的健康状况都至关重要。
2、遥感数据现已成为大区域植被覆盖度获取的主要数据源，野外测量是验证由遥感数据反演获得的植被覆盖度的重要手段。植被覆盖度野外测量时需在研究区范围内布设一定数量的采样点，通过采样点的野外测量，从统计学角度代表研究区范围的植被覆盖度实际情况；利用多个采样点对遥感植被覆盖度产品的重复验证，最终代表植被覆盖度遥感产品在该区域的综合验证精度。
3、平坦地表条件下，植被覆盖度野外测量主要考虑样本点在空间分布、值域空间和地表覆盖类型上的代表性；然而，在复杂山地区域，一方面植被分布受地形影响更加破碎，不均匀性更强；另一方面，受山地地形起伏影响导致的局部水热条件变化，也导致山地区域植被覆盖度在不同山地区域有较大差异；此外，山地区域由于地形起伏导致道路通达性较差，很多区域人力采样难以到达，采样成本更高，也为样点布设带来难点。
4、因此，在野外采样点布设时，如何综合考虑植被类型、山地条件、值域空间、交通可达性等综合影响，形成采样样本最低、成本消耗最小且最具有代
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法及系统，综合考虑采样点的时空代表性、地形地貌代表性、值域数值空间代表性以及采样可达性，以解决山地植被覆盖度反演过程中的遥感产品验证的问题。
2、本专利技术的实施例通过以下技术方案实现：一种山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法，包括以下步骤：
3、基于采样点的时空代表性、地形地貌代表性、微地貌代表性、值域数值空间代表性以及采样可达性，建立综合目标代价函数；
4、获取目标采样点数量，初始化综合目标代价函数参数与粒子群优化算法参数，使用粒子群优化算法对综合目标代价函数进行迭代求解，得到迭代结果；
5、判断迭代结果是否满足粒子群优化算法终止条件，若满足，则粒子群优化算法终止，输出优化采样点布设坐标值。
6、根据一种优选实施方式，所述综合目标代价函数的表达式如下：
7、
8、上式中，表示值域空间代价函数，表示植被类型代价函数，表示山地地形代价函数，表示样本空间离散度代价函数，表示成本距离代价函数，表示山地微地貌代价函数。
9、根据一种优选实施方式，所述的表达式如下：
10、
11、上式中，表示目标采样点数量，表示第个采样点的归一化植被指数观测值。
12、根据一种优选实施方式，所述的表达式如下：
13、
14、上式中，表示植被覆盖类型数量，表示布设在第种植被覆盖类型中的采样点占总采样点的比例，表示理想条件下布设在第种植被覆盖类型中的采样点占总采样点的比例。
15、根据一种优选实施方式，所述的表达式如下：
16、
17、上式中，表示坡向类型数量，表示布设在第种坡向类型中的采样点占总采样点的比例，表示理想条件下布设在第种坡向类型中的采样点占总采样点的比例，表示坡度类型数量，表示布设在第种坡度类型中的采样点占总采样点的比例，表示理想条件下布设在第种坡度类型中的采样点占总采样点的比例。
18、根据一种优选实施方式，所述基于最邻近指数进行构建，表达式如下：
19、
20、上式中，表示各采样点与其最邻近采样点空间距离的平均值，表示任意采样点到其最邻近采样点的欧氏距离，表示采样点随机分布时，点与点之间距离的期望值。
21、根据一种优选实施方式，所述的表达式如下：
22、
23、上式中，表示第个采样点到达道路的最小累计成本距离，表示采样时可接受的最大成本距离，为底的指数函数。
24、根据一种优选实施方式，所述的表达式如下：
25、
26、上式中，表示第个采样点的坡度变化率，表示第个采样点的坡向变化率。
27、根据一种优选实施方式，所述方法还包括：获取目标区域的卫星遥感地表反射率以及数字高程数据，基于所述卫星遥感地表反射率，获取归一化植被指数，基于所述数字高程数据，获取坡度、坡向、坡度变化率以及坡向变化率。
28、本专利技术还提供一种山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设系统，包括：
29、目标代价函数构建模块，用于基于采样点的时空代表性、地形地貌代表性、微地貌代表性、值域数值空间代表性以及采样可达性，建立综合目标代价函数；
30、求解模块，用于获取目标采样点数量，初始化综合目标代价函数参数与粒子群优化算法参数，使用粒子群优化算法对综合目标代价函数进行迭代求解，得到迭代结果；
31、输出模块，用于判断迭代结果是否满足粒子群优化算法终止条件，若满足，则粒子群优化算法终止，输出优化采样点布设坐标值。
32、本专利技术实施例一种山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法及系统的技术方案至少具有如下优点和有益效果：本专利技术综合考虑植被覆盖度数值空间、植被覆盖类型、山地坡度坡向、采样成本、样本空间分布和微地貌特征的样点自动优化布设方法效果良好，能够有效实现复杂山地区域植被覆盖度的野外采样点自动优化布设，得到具有完善的代表性的野外采样点优化布设方案。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法，其特征在于，所述综合目标代价函数的表达式如下：
3.如权利要求2所述的山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法，其特征在于，所述的表达式如下：
4.如权利要求2所述的山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法，其特征在于，所述的表达式如下：
5.如权利要求2所述的山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法，其特征在于，所述的表达式如下：
6.如权利要求2所述的山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法，其特征在于，所述基于最邻近指数进行构建，表达式如下：
7.如权利要求2所述的山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法，其特征在于，所述的表达式如下：
8.如权利要求2所述的山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法，其特征在于，所述的表达式如下：
9.如权利要求3至8任一项所述的山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法，其特征在于，所述方法还包括：获取目标
10.一种山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法，其特征在于，所述综合目标代价函数的表达式如下：
3.如权利要求2所述的山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法，其特征在于，所述的表达式如下：
4.如权利要求2所述的山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法，其特征在于，所述的表达式如下：
5.如权利要求2所述的山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法，其特征在于，所述的表达式如下：
6.如权利要求2所述的山地植被覆盖度野外采样点自动优化布设方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：边金虎，李爱农，张正健，雷光斌，南希，
申请(专利权)人：中国科学院，水利部成都山地灾害与环境研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。