一種采用改進(jìn)的像元二分法反演植被覆蓋度的方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種采用改進(jìn)的像元二分法反演植被覆蓋度的方法，包括以下步驟：S1計(jì)算整個(gè)區(qū)域影像的NDVI；S2判定整個(gè)區(qū)域中的有效遙感影像區(qū)域；S3對(duì)有效遙感影像區(qū)域通過(guò)計(jì)算得到的NDVI單元值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，獲取置信區(qū)間的上限和下限值，作為NDVIveg和NDVIsoil；S4利用像元二分法計(jì)算出植被覆蓋度。本發(fā)明采用改進(jìn)的像元二分法，因其簡(jiǎn)單易行、所需參數(shù)較少、精度較高應(yīng)用最為廣泛。通過(guò)本發(fā)明可以消除像元二分法中確定純植被NDVIveg和純土壤NDVIsoil時(shí)影像背景值的影響問(wèn)題，使得通過(guò)給定置信區(qū)間上限和下限的方法確定的純植被NDVI和純土壤NDVI更加可靠，從而使像元二分法反演得到的植被覆蓋度精度更高。
【專利說(shuō)明】一種采用改進(jìn)的像元二分法反演植被覆蓋度的方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種地球系統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域，尤其涉及一種采用改進(jìn)的像元二分法反演植 被覆蓋度的方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最基礎(chǔ)的部分，所有其他的生物都依賴于植被而生。植被 的類型、數(shù)量和質(zhì)量變化深刻影響陸地生態(tài)系統(tǒng)，其根系深入土壤，枝葉接觸空氣，特有的 蒸騰和光合作用使土壤、大氣、水分等自然地理要素相互聯(lián)系、相互作用，實(shí)現(xiàn)了陸地生態(tài) 系統(tǒng)的物質(zhì)能量交換和生物化學(xué)循環(huán)。植被覆蓋度是刻畫地表植被覆蓋的一個(gè)重要參數(shù)， 也是指示生態(tài)環(huán)境變化的基本、客觀指標(biāo)，在地球表面的大氣圈、土壤圈、水圈和生物圈中 都占據(jù)著重要的地位。植被覆蓋度在土壤-植被-大氣傳輸模型模擬地表和大氣邊界層交 換中是一個(gè)重要的生物物理參數(shù)，在地表過(guò)程和氣候變化、天氣預(yù)報(bào)數(shù)值模擬中需要給予 準(zhǔn)確的估算。從應(yīng)用層面看，植被覆蓋度在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、資源環(huán)境管理、土地利用、水文、災(zāi)害 風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)、干旱監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。
[0003] 植被覆蓋度測(cè)量方法通常有地表實(shí)測(cè)法和遙感測(cè)量法兩種。由于植被覆蓋度有 顯著的時(shí)空分異特征，所以基于離散點(diǎn)的地表實(shí)測(cè)法雖然可能在局部小區(qū)域測(cè)量時(shí)精度較 高，但推廣到大范圍時(shí)具有很大的不確定性；遙感監(jiān)測(cè)方法基于空間連續(xù)數(shù)據(jù)，在大中尺度 區(qū)域估算植被覆蓋度具有一定優(yōu)勢(shì)，目前備受關(guān)注。
[0004] 利用遙感數(shù)據(jù)提取植被覆蓋度的方法主要有經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头?、植被指?shù)法和混合像元 分解法。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头ㄊ抢媚硢我徊ǘ?、波段組合或計(jì)算得到的植被指數(shù)與實(shí)測(cè)植被覆蓋 度建立回歸模型，然后求取較大區(qū)域的植被覆蓋度?；貧w模型適用于時(shí)相較近的遙感影像， 對(duì)于年份較早的影像，如十年或幾十年前的影像數(shù)據(jù)，由于地表植被覆蓋的變化，通常無(wú)法 獲取對(duì)應(yīng)年份的樣區(qū)實(shí)測(cè)植被覆蓋度數(shù)據(jù)，該方法的應(yīng)用在時(shí)間上受到一定的限制；回歸 模型在局部區(qū)域具有較高精度，但在空間應(yīng)用上具有局限性，只適用于特定的區(qū)域與特定 的植被類型，不具有普遍意義?；旌舷裨纸夥ㄔ从诙窟b感的線性光譜混合模型，基本思 路是將遙感影像的像元分解為植被信息和非植被信息兩部分，估算其中植被信息的比重， 即植被覆蓋度。其中像元二分法是在混合像元分解法中應(yīng)用最為廣泛，其不需要建立回歸 模型，對(duì)地表實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)依賴較小，相對(duì)于回歸模型法更具有普遍意義，經(jīng)驗(yàn)證后可推廣到大 范圍地區(qū)。這些優(yōu)勢(shì)使得像元二分法是植被覆蓋度遙感反演中應(yīng)用最為廣泛的方法之一。
[0005] 像元二分法假定一個(gè)像素由植被和土壤兩部分構(gòu)成，該像素的標(biāo)準(zhǔn)差異植被指 數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)是純植被 NDVI (NDVIveg)和純土壤 NDVI(NDVIstjil)按照面積的加權(quán)和。則植被覆蓋度（F。）表示為 ：
[0006] Fc = (NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)
[0007] 有研究認(rèn)為若影像中存在純植被像元和純土壤，則認(rèn)為影像中的NDVI最大值為 NDVI veg, NDVI最小值為NDVIstjil。而有些學(xué)者認(rèn)為應(yīng)去除大氣和圖像本身噪聲的影響，對(duì) NDVI的取值給定一個(gè)置信區(qū)間，取置信區(qū)間的某一上限處的NDVI作為NDVI veg，取置信區(qū)間 的某一下限處的NDVI作為NDVIstjil。這種通過(guò)置信區(qū)間確定純植被和純土壤NDVI的方法更 加科學(xué)合理。但在確定置信區(qū)間上限和下限時(shí)，如圖1所示，當(dāng)前的方法因影像有效區(qū)域外 背景值的存在使得統(tǒng)計(jì)獲得的NDVI veg和NDVIstjil存在一定的誤差，影響了植被覆蓋度的反 演精度和可靠性。亟需一種方法能夠克服在求取NDVI veg和NDVIstjil過(guò)程中背景值的影響。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] (一）要解決的技術(shù)問(wèn)題
[0009] 本發(fā)明的目的是提供一種能夠消除背景值區(qū)域生長(zhǎng)的采用像元二分法反演植被 覆蓋度的方法，從而使像元二分法反演得到的植被覆蓋度精度更高。
[0010] (二）技術(shù)方案
[0011] 本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：
[0012] 一種采用改進(jìn)的像元二分法反演植被覆蓋度的方法，包括以下步驟：
[0013] Sl計(jì)算整個(gè)區(qū)域影像的NDVI像元值；
[0014] S2判定整個(gè)區(qū)域中的有效遙感影像區(qū)域；
[0015] S3對(duì)有效遙感影像區(qū)域通過(guò)計(jì)算得到的NDVI像元值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，獲取置信區(qū)間的 上限值和下限值，作為NDVI veg和NDVIstjil ;
[0016] S4利用像元二分法計(jì)算出植被覆蓋度。
[0017] 其中，所述步驟S2包括以下具體步驟：
[0018] 以選取的起始生長(zhǎng)點(diǎn)為起點(diǎn)，采用鄰域生長(zhǎng)方法：如果起始點(diǎn)鄰域內(nèi)某一個(gè)像素 的各波段的數(shù)值都為〇,則將其標(biāo)記為新的生長(zhǎng)點(diǎn)，并以該新的生長(zhǎng)點(diǎn)為中心進(jìn)行八鄰域再 生長(zhǎng)，直到?jīng)]有新的像素被標(biāo)記為止，終止點(diǎn)組成的邊界即為有效遙感影像區(qū)域的邊界。該 技術(shù)方案的技術(shù)效果在于，能夠快速全面的確定有效遙感影像區(qū)域的邊界。
[0019] 進(jìn)一步，所述鄰域包括生長(zhǎng)點(diǎn)為中心的上下左右，左上，左下，右上，右下八個(gè)方向 的像素位置，從而更為全面的確定有效遙感影像區(qū)域的邊界。
[0020] 其中，所述起始生長(zhǎng)點(diǎn)的選取方法如下：
[0021] 選取遙感影像的四個(gè)角點(diǎn)和四條邊的邊界點(diǎn)作為預(yù)選生長(zhǎng)起始點(diǎn)，然后對(duì)該四個(gè) 角點(diǎn)和四條邊的邊界點(diǎn)進(jìn)行判別，如果該點(diǎn)的各個(gè)波段數(shù)值都為0,則將該點(diǎn)標(biāo)記為生長(zhǎng)起 始點(diǎn)，如果不符合條件，則不對(duì)其標(biāo)記。該技術(shù)方案的有益效果在于，能夠快速準(zhǔn)確確定生 長(zhǎng)起始點(diǎn)。
[0022] 其中，所述步驟S4中，利用像元二分法計(jì)算出植被覆蓋度中，
[0023] 所述像元二分法的計(jì)算公式為：
[0024] Fc= (NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)；
[0025] F。為植被覆蓋度，NDVIveg為純植被的NDVI值；NDVIstjil為純土壤NDVI值；NDVI為 NDVI veg和NDVIstjil按照面積的加權(quán)和，從而精確地計(jì)算出植被的覆蓋度。
[0026] 進(jìn)一步，所述步驟S3中，包括以下具體步驟：
[0027] S31依次排列NDVI像元值；
[0028] S32計(jì)算排序后各NDVI像元值處的累積像元數(shù)目占影像有效范圍內(nèi)像元總數(shù)的 累積像元百分比；
[0029] S33如果某NDVI值處的累積像元百分比，與1減去置信度參數(shù)所得數(shù)值相比，差值 最小，則該NDVI值為NDVIstjil ;
[0030] 如果某NDVI值處的累積像元百分比與置信度參數(shù)的差值最小，則該NDVI值為 NDVI veg。該技術(shù)方案的技術(shù)效果在于能夠準(zhǔn)確快捷確定NDVIstjil和NDVIveg的數(shù)值。
[0031] 優(yōu)選地，所述步驟S33中，置信度參數(shù)數(shù)值范圍為1% -5%，從而有效避免由于噪 聲影響而產(chǎn)生的NDVI過(guò)低或過(guò)高。
[0032] 其中，整個(gè)區(qū)域影像的NDVI像元值的計(jì)算方法為：
[0033] NDVI = (p (nir) -p (red)) / (p (nir) +p (red))
[0034] 其中p (nir)表示近紅外波段的光譜反射率或灰度值，p (red)表示可見(jiàn)光紅波段 的光譜反射率或灰度值。該技術(shù)方案的技術(shù)效果在于，通過(guò)NDVI像元值的計(jì)算方法可精確 測(cè)得整個(gè)區(qū)域的影像NDVI像元值。
[0035] (三）有益效果
[0036] 與現(xiàn)有技術(shù)和產(chǎn)品相比，本發(fā)明有如下優(yōu)點(diǎn)：
[0037] 本發(fā)明采用改進(jìn)的像元二分法，因其簡(jiǎn)單易行、所需參數(shù)較少、精度較高應(yīng)用最為 廣泛。通過(guò)本發(fā)明可以消除像元二分法中確定純植被NDVI veg和純土壤NDVIstjil時(shí)影像背 景值的影響問(wèn)題，使得通過(guò)給定置信區(qū)間上限和下限的方法確定的純植被NDVI和純土壤 NDVI更加可靠，從而使像元二分法反演得到的植被覆蓋度精度更高。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0038] 圖1為【背景技術(shù)】中考慮背景值的NDVI影像圖；
[0039] 圖2為本發(fā)明提供的不考慮背景值的NDVI影像圖；
[0040] 圖3為本發(fā)明提供的區(qū)域生長(zhǎng)算法的步驟示意圖；
[0041] 圖4為本發(fā)明提供的像元二分法中的純植被NDVIveg和純土壤NDVI stjil的計(jì)算方法 步驟示意圖；
[0042] 圖5為本發(fā)明提供的采用改進(jìn)的像元二分法反演植被覆蓋度的方法的步驟示意 圖。

【具體實(shí)施方式】
[0043] 為了便于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員理解和實(shí)施本發(fā)明，下面結(jié)合附圖及【具體實(shí)施方式】 對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。
[0044] 如圖5所示，本實(shí)施例提供一種采用改進(jìn)的像元二分法反演植被覆蓋度的方法， 包括以下步驟：
[0045] Sl通過(guò)NDVI計(jì)算公式計(jì)算整個(gè)影像（含無(wú)效區(qū)域）的NDVI。該NDVI用于確定 步驟S3中的NDVI排序，確定NDVI stjil和NDVIveg, NDVI計(jì)算公式如下：
[0046] NDVI = (p (nir) -p (red)) / (p (nir) +p (red))
[0047] 其中p (nir)表示近紅外波段的光譜反射率或灰度值，p (red)表示可見(jiàn)光紅波段 的光譜反射率或灰度值。
[0048] S2判定整個(gè)區(qū)域中的有效遙感影像區(qū)域。
[0049] 具體采用的判定有效遙感影響區(qū)域的方法如圖3所示，選取遙感影像的四個(gè)角點(diǎn) 和四條邊的邊界點(diǎn)作為預(yù)選生長(zhǎng)起始點(diǎn)，然后對(duì)四個(gè)角點(diǎn)和四條邊的邊界點(diǎn)進(jìn)行判別，如 果該點(diǎn)的各個(gè)波段數(shù)值都為0,則將該點(diǎn)標(biāo)記為生長(zhǎng)起始點(diǎn)，如果不符合條件，則不對(duì)其標(biāo) 記，從而，能夠快速全面的確定有效遙感影像區(qū)域的邊界。
[0050] 以選取的生長(zhǎng)起始點(diǎn)為起點(diǎn)，進(jìn)行八鄰域（八鄰域指的是以該像素為中心的上下 左右，左上，左下，右上，右下八個(gè)方向的像素位置）生長(zhǎng)，如果起始點(diǎn)八鄰域內(nèi)某一個(gè)像素 的各波段的數(shù)值都為〇,則將其標(biāo)為新的生長(zhǎng)點(diǎn)，并以該點(diǎn)為中心進(jìn)行八鄰域再生長(zhǎng)，直到 沒(méi)有新的像素被標(biāo)記為止。終止點(diǎn)組成的邊界即為有實(shí)際意義的有效遙感影像邊界。整個(gè) 區(qū)域生長(zhǎng)的過(guò)程如圖3所示。
[0051] S3通過(guò)計(jì)算得到有效遙感影像區(qū)域的NDVI值并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，獲取置信區(qū)間的上限 和下限值，作為NDVI veg和NDVISQil。
[0052] 步驟S3中，具體步驟如圖4所示：
[0053] S31依次排列NDVI單元值；
[0054] S32計(jì)算排序后各NDVI值處的累積像元數(shù)目占影像有效范圍內(nèi)像元總數(shù)的累積 像元百分比；
[0055] S33如果某NDVI值處的累積像元百分比與（1-置信度參數(shù)）的差值最小，則該 NDVI 值為 NDVIstjil ;
[0056] 如果某NDVI值處的累積像元百分比與置信度參數(shù)的差值最小，則該NDVI值為 NDVI veg。
[0057] S4利用像元二分法計(jì)算出植被覆蓋度。通過(guò)上述步驟S3的具體方法，能夠準(zhǔn)確快 捷確定NDVI stjil和NDVIveg的數(shù)值。
[0058] 其中，所述像元二分法的計(jì)算公式為：
[0059] F0= (NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)；
[0060] F。為植被覆蓋度，NDVIveg為純植被的NDVI ;NDVIS()il為純土壤NDVI ;NDVI是純植被 NDVIveg和純土壤NDVIstjil按照面積的加權(quán)和。
[0061] 植被覆蓋度是指示生態(tài)環(huán)境變化的基本、客觀指標(biāo)，在土壤-植被-大氣傳輸模型 模擬地表和大氣邊界層交換中是一個(gè)重要的生物物理參數(shù)，在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、資源環(huán)境管理、 土地利用、水文、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)、干旱監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。作為遙感反演植被覆蓋 度方法之一的像元二分法，因其簡(jiǎn)單易行、所需參數(shù)較少、精度較高應(yīng)用最為廣泛。
[0062] 如圖2所示，通過(guò)本實(shí)施例中采用改進(jìn)的像元二分法反演植被覆蓋度的方法可以 消除像元二分法中確定純植被NDVI veg和純土壤NDVIstjil時(shí)影像背景值的影響問(wèn)題，使得通 過(guò)給定置信區(qū)間上限和下限的方法確定的純植被NDVI veg和純土壤NDVIstjil更加可靠，從而 使像元二分法反演得到的植被覆蓋度精度更高。
[0063] 依據(jù)某試驗(yàn)區(qū)的范圍大小以及影像的分辨率，為避免噪聲產(chǎn)生的NDVI過(guò)低或過(guò) 高值，優(yōu)選確立置信度參數(shù)數(shù)值范圍為1% -5%。如圖1考慮背景值的NDVI影像，可得到 表1中根據(jù)傳統(tǒng)的方法選取的NDVIveg和NDVI stjil。如圖2沒(méi)有考慮背景值的NDVI影像，可 得到表2中根據(jù)區(qū)域生長(zhǎng)算法選取的NDVIveg和NDVI stjil。兩者還是有著明顯的差距，這對(duì) 植被覆蓋度反演的影響是顯而易見(jiàn)的。
[0064]

【權(quán)利要求】
1. 一種采用改進(jìn)的像元二分法反演植被覆蓋度的方法，其特征在于，包括以下步驟： S1計(jì)算整個(gè)區(qū)域影像的NDVI像元值； S2判定整個(gè)區(qū)域中的有效遙感影像區(qū)域； S3對(duì)有效遙感影像區(qū)域通過(guò)計(jì)算得到的NDVI像元值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，獲取置信區(qū)間的上限 值和下限值，作為NDVIveg和NDVIS()il ; S4利用像元二分法計(jì)算出植被覆蓋度。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用改進(jìn)的像元二分法反演植被覆蓋度的方法，其特征在 于，所述步驟S2包括以下具體步驟： 以選取的起始生長(zhǎng)點(diǎn)為起點(diǎn)，采用鄰域生長(zhǎng)方法：如果起始點(diǎn)鄰域內(nèi)某一個(gè)像素的各 波段的數(shù)值都為〇,則將其標(biāo)記為新的生長(zhǎng)點(diǎn)，并以該新的生長(zhǎng)點(diǎn)為中心進(jìn)行八鄰域再生 長(zhǎng)，直到?jīng)]有新的像素被標(biāo)記為止，終止點(diǎn)組成的邊界即為有效遙感影像區(qū)域的邊界。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的采用改進(jìn)的像元二分法反演植被覆蓋度的方法，其特征在 于，所述鄰域包括生長(zhǎng)點(diǎn)為中心的上下左右，左上，左下，右上，右下八個(gè)方向的像素位置。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的采用改進(jìn)的像元二分法反演植被覆蓋度的方法，其特征在 于，所述起始生長(zhǎng)點(diǎn)的選取方法如下： 選取遙感影像的四個(gè)角點(diǎn)和四條邊的邊界點(diǎn)作為預(yù)選生長(zhǎng)起始點(diǎn)，然后對(duì)該四個(gè)角點(diǎn) 和四條邊的邊界點(diǎn)進(jìn)行判別，如果該點(diǎn)的各個(gè)波段數(shù)值都為0,則將該點(diǎn)標(biāo)記為生長(zhǎng)起始 點(diǎn)，如果不符合條件，則不對(duì)其標(biāo)記。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用改進(jìn)的像元二分法反演植被覆蓋度的方法，其特征在 于，所述步驟S4中，利用像元二分法計(jì)算出植被覆蓋度中， 所述像元二分法的計(jì)算公式為： Fc= (NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)； Fc為植被覆蓋度，NDVIveg為純植被的NDVI值；NDVIS()il為純土壤NDVI值；NDVI為NDVIveg 和NDVIS()il按照面積的加權(quán)和。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的采用改進(jìn)的像元二分法反演植被覆蓋度的方法，其特征在 于，所述步驟S3中，包括以下具體步驟： S31依次排列NDVI像元值； S32計(jì)算排序后各NDVI像元值處的累積像元數(shù)目占影像有效范圍內(nèi)像元總數(shù)的累積 像元百分比； S33如果某NDVI值處的累積像元百分比，與1減去置信度參數(shù)所得數(shù)值相比，差值最 小，則該NDVI值為NDVISQil ; 如果某NDVI值處的累積像元百分比與置信度參數(shù)的差值最小，則該NDVI值為NDVIveg。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的采用改進(jìn)的像元二分法反演植被覆蓋度的方法，其特征在 于，所述步驟S33中，置信度參數(shù)數(shù)值范圍為1% -5%。
8. 根據(jù)權(quán)利要求1?7任一項(xiàng)所述的采用改進(jìn)的像元二分法反演植被覆蓋度的方法， 其特征在于，整個(gè)區(qū)域影像的NDVI像元值的計(jì)算方法為： NDVI=(p(nir)-p(red)) /(p(nir)+p(red)) 其中p(nir)表示近紅外波段的光譜反射率或灰度值，p(red)表示可見(jiàn)光紅波段的光 譜反射率或灰度值。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK104376204SQ201410636780
【公開(kāi)日】2015年2月25日 申請(qǐng)日期:2014年11月6日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月6日
【發(fā)明者】寧曉剛, 劉曉菲, 王浩, 曹銀璇, 郝銘輝 申請(qǐng)人:中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院