本發(fā)明涉及環(huán)境生態(tài)遙感，尤其涉及一種湖泊邊緣變化檢測方法。

背景技術(shù)：

1、湖泊是全球水資源的一個(gè)至關(guān)重要的組成部分。它們不僅是自然界水循環(huán)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，還對(duì)儲(chǔ)存、凈化和調(diào)節(jié)水資源有重要作用。尤為重要的是，湖泊被視作氣候變化的敏感哨兵，因?yàn)樗鼈儗?duì)氣候和流域水文變化具有極高的敏感性和快速反應(yīng)能力。湖泊的面積、水位、水質(zhì)等狀況以及生態(tài)系統(tǒng)的變動(dòng)，都能直接或間接地反映出氣候變化的趨勢及其影響，為我們提供了重要的監(jiān)測和預(yù)警信息。湖泊作為重要的水資源，對(duì)當(dāng)?shù)毓┧椭茉馍鷳B(tài)系統(tǒng)都具有重要意義。湖泊的縮減會(huì)影響周邊生態(tài)系統(tǒng)的水分供給，對(duì)生態(tài)平衡構(gòu)成威脅，另一方面，湖泊擴(kuò)張使得湖泊水位上漲，蓄水量增加，可以增加土壤濕度，促進(jìn)湖泊非淹沒區(qū)植被的生長有利于植被恢復(fù)和荒漠化治理。與此同時(shí)，湖泊擴(kuò)張會(huì)改變湖泊的形態(tài)并且改變河湖水文聯(lián)系，而水文環(huán)流對(duì)植被生產(chǎn)力、生物多樣性、畜牧業(yè)等多個(gè)方面存在影響。

2、湖泊的提取和變化檢測有利于研究湖泊的擴(kuò)張情況，但是偏遠(yuǎn)廣袤的土地和惡劣的自然環(huán)境導(dǎo)致測量數(shù)據(jù)稀少且昂貴。由于遙感具有監(jiān)測范圍大、時(shí)效性高和受地面環(huán)境影響小等特點(diǎn)，目前已有的探測方法大多都是基于遙感影像對(duì)湖泊進(jìn)行提取和變化檢測。主要可以分為以下幾類：目視解譯、結(jié)合光譜指數(shù)的閾值法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、深度學(xué)習(xí)方法、基于時(shí)間序列的變化檢測方法。目視解譯容易受到經(jīng)驗(yàn)和影像質(zhì)量的影響，并且對(duì)影像的時(shí)空分辨率要求很高；結(jié)合光譜指數(shù)的閾值法一般是通過計(jì)算歸一化差分水體指數(shù)(ndwi)、修正的歸一化差分水體指數(shù)(mndwi)等水體指數(shù)，并確定其閾值來對(duì)湖泊進(jìn)行分割提??；基于時(shí)間序列的變化檢測方法將時(shí)間序列視為一個(gè)整體軌跡，通過檢測該軌跡的變化獲取時(shí)空信息差異。常用的方法主要包括bfast方法、dbest方法、landtrendr方法等；機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法，主要通過樣本訓(xùn)練模型達(dá)到湖泊提取效果。

3、目前湖泊的提取還是以提取整個(gè)湖泊為主，很少關(guān)注湖泊邊緣變化的提取。landsat和modis數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于湖泊提取工作，然而這些光學(xué)遙感影像(例如landsat和modis數(shù)據(jù))在監(jiān)測湖區(qū)，尤其是在光學(xué)可用影像數(shù)據(jù)較少的區(qū)域(比如青藏高原)，由于云層和云影的污染，難以提取完整的湖體和湖泊邊界。landsat空間分辨率高，但是在青藏高原的湖泊融化期，云量小于10％的landsat遙感影像甚至少于總數(shù)的30％，這極大限制了同時(shí)相數(shù)據(jù)的獲取，湖泊季節(jié)性變化的不確定性會(huì)被引入到結(jié)果中。更低的空間分辨率的modis雖然受云污染的情況比ladnsat好，但低空間分辨率讓modis對(duì)湖泊細(xì)節(jié)變化的靈敏性下降，難以探測到湖泊細(xì)節(jié)變化。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中所存在的不足，本發(fā)明提供了一種湖泊邊緣變化檢測方法，該方法通過融合landsat和modis數(shù)據(jù)，可以有效處理遙感時(shí)相的不一致、遙感影像的質(zhì)量不佳對(duì)湖泊邊緣提取的影響，并且較為準(zhǔn)確地提取湖泊每一年的邊緣變化情況。

2、本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

3、一種湖泊邊緣變化檢測方法，用于識(shí)別提取湖泊邊緣變化情況，其特征在于，包括以下步驟：

4、s1、獲取指定湖泊區(qū)域內(nèi)歷年的landsat時(shí)序數(shù)據(jù)和modis時(shí)序數(shù)據(jù)。

5、s2、采用gf-sg(gap?filling?and?savitizky-golay)方法對(duì)兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和融合處理，獲取歷年的高質(zhì)量高分辨率的ndvi(normalized?difference?vegetationindex,歸一化植被指數(shù))時(shí)間序列。

6、s3、截取每一年ndvi時(shí)間序列中位于湖泊融化時(shí)間段內(nèi)的ndvi時(shí)間序列；截取到的ndvi時(shí)間序列中，每一個(gè)像元均對(duì)應(yīng)有一條像元時(shí)間序列，對(duì)每一個(gè)像元取像元時(shí)間序列的中值作為該像元的當(dāng)年數(shù)據(jù)，結(jié)合所有像元的當(dāng)年數(shù)據(jù)得到一張?jiān)撃攴莸娜诤嫌跋瘛?duì)歷年數(shù)據(jù)作相同處理，得到歷年的融合影像，構(gòu)成年際ndvi時(shí)間序列。

7、s4、基于湖泊緩沖區(qū)域篩選原則對(duì)所有像元對(duì)應(yīng)的年際ndvi時(shí)間序列進(jìn)行篩選，得到符合篩選條件的像元，所有篩選得到的像元構(gòu)成湖泊緩沖區(qū)掩膜；對(duì)湖泊緩沖區(qū)掩膜進(jìn)行空間濾波，得到湖泊邊界可能存在變化的區(qū)域；獲取湖泊邊界可能存在變化的區(qū)域內(nèi)的每一個(gè)像元對(duì)應(yīng)的年際ndvi時(shí)間序列；將所有像元對(duì)應(yīng)的年際ndvi時(shí)間序列采用landtrendr檢測模型進(jìn)行湖泊邊緣變化檢測，識(shí)別得到湖泊邊緣變化情況。

8、進(jìn)一步地，s1步驟中，所述landsat和modis時(shí)序數(shù)據(jù)選擇相同年份。

9、進(jìn)一步地，s2步驟中，首先，采用雙三次插值算法采樣modis數(shù)據(jù)，使采樣得到的數(shù)據(jù)和landsat數(shù)據(jù)具有相同的空間分辨率；然后采用gf-sg方法濾波和融合的過程中，設(shè)置局部空間相鄰窗口的大小為40像素×40像素、相關(guān)系數(shù)被設(shè)置為0.8；因?yàn)檠芯繉?duì)象為水體，水體在ndvi上表現(xiàn)為負(fù)值，所以不設(shè)置閾值。

10、進(jìn)一步地，s3步驟中，湖泊融化時(shí)間段設(shè)定為每年的融化期相同。

11、進(jìn)一步地，s4步驟中，湖泊緩沖區(qū)域篩選原則為：(1)像元對(duì)應(yīng)的年際nd?vi時(shí)間序列最小值小于0；此時(shí)，將該像元視為水體，(2)像元對(duì)應(yīng)的年際nd?vi時(shí)間序列最大突變點(diǎn)后三年平均值小于0，前三年平均值大于0；此時(shí)，認(rèn)為該像元發(fā)生變化。

12、進(jìn)一步地，s4步驟中，對(duì)湖泊緩沖區(qū)掩膜進(jìn)行空間濾波的方式為中值濾波，設(shè)置中值濾波的濾波窗口大小為5像素×5像素，得到湖泊邊界可能存在變化的區(qū)域。

13、進(jìn)一步地，s4步驟中，landtrendr檢測模型的參數(shù)設(shè)置為：最大段數(shù)為6；尖峰閾值為0.9；頂點(diǎn)過沖數(shù)為3；防止一年恢復(fù)為false；恢復(fù)閾值為1；p值為0.01；最佳模型比例為1；最小觀測數(shù)為6；變化量級(jí)為0.1。

14、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有如下有益效果：在步驟s2中，通過對(duì)空間鄰域范圍內(nèi)的長時(shí)序海量影像進(jìn)行加權(quán)融合恢復(fù)缺失影像值，提高了數(shù)據(jù)的可靠性及連續(xù)性，讓本發(fā)明在具有高時(shí)效性的湖泊變化探測上體現(xiàn)出顯著優(yōu)勢；在步驟s4中，使用landtrendr檢測模型作為檢測方法，考慮了時(shí)間序列的整體趨勢，從時(shí)間序列的角度考慮湖泊的整體變化趨勢，減少了湖泊變化檢測中的噪聲干擾。此外，本發(fā)明可以通過設(shè)置不同的landtrendr檢測模型的參數(shù)或改變該模型的輸入數(shù)據(jù)，能夠探測不同幅度不同時(shí)間的擾動(dòng)，具有較高的靈活性。

技術(shù)特征：

1.一種湖泊邊緣變化檢測方法，用于識(shí)別提取湖泊邊緣變化情況，其特征在于，包括以下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的一種湖泊邊緣變化檢測方法，其特征在于，s1步驟中，選擇相同年份的所述landsat時(shí)序數(shù)據(jù)和modis時(shí)序數(shù)據(jù)。

3.如權(quán)利要求2所述的一種湖泊邊緣變化檢測方法，其特征在于，s2步驟中，首先，采用雙三次插值算法采樣modis數(shù)據(jù)，使采樣得到的數(shù)據(jù)和lands?at數(shù)據(jù)具有相同的空間分辨率；然后采用gf-sg方法濾波和融合的過程中，設(shè)置局部空間相鄰窗口的大小為40像素×40像素、設(shè)置相關(guān)系數(shù)為0.8。

4.如權(quán)利要求3所述的一種湖泊邊緣變化檢測方法，其特征在于，s3步驟中，湖泊融化時(shí)間段設(shè)定為每年的融化期相同。

5.如權(quán)利要求4所述的一種湖泊邊緣變化檢測方法，其特征在于，s4步驟中，湖泊緩沖區(qū)域篩選原則為：(1)像元對(duì)應(yīng)的年際ndvi時(shí)間序列最小值小于0；此時(shí)，將該像元視為水體，(2)像元對(duì)應(yīng)的年際ndvi時(shí)間序列最大突變點(diǎn)后三年平均值小于0，前三年平均值大于0；此時(shí)，認(rèn)為該像元發(fā)生變化。

6.如權(quán)利要求5所述的一種湖泊邊緣變化檢測方法，其特征在于，s4步驟中，對(duì)湖泊緩沖區(qū)掩膜進(jìn)行空間濾波的方式為中值濾波，設(shè)置中值濾波的濾波窗口大小為5像素×5像素，得到湖泊邊界可能存在變化的區(qū)域。

7.如權(quán)利要求6所述的一種湖泊邊緣變化檢測方法，其特征在于，s4步驟中，landtrendr檢測模型的參數(shù)設(shè)置為：最大段數(shù)為6；尖峰閾值為0.9；頂點(diǎn)過沖數(shù)為3；防止一年恢復(fù)為false；恢復(fù)閾值為1；p值為0.01；最佳模型比例為1；最小觀測數(shù)為6；變化量級(jí)為0.1。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種湖泊邊緣變化檢測方法，屬于環(huán)境生態(tài)遙感技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法首先獲取湖泊周圍的Landsat時(shí)序數(shù)據(jù)和MODIS時(shí)序數(shù)據(jù)，然后利用GF?SG方法對(duì)兩種數(shù)據(jù)源進(jìn)行濾波和融合得到高質(zhì)量的NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)；按照湖泊融化期對(duì)每年這一時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行中值合成得到NDVI年際曲線；根據(jù)水體在NDVI上的特性篩選湖泊邊界可能存在變化的區(qū)域，再對(duì)該區(qū)域進(jìn)行LandTrendr變化檢測，得到湖泊邊緣變化情況。本發(fā)明提出的湖泊邊緣變化檢測方法，可以有效探測湖泊邊緣變化情況，本發(fā)明使用了兩種數(shù)據(jù)結(jié)合的模式，結(jié)果顯著優(yōu)于單個(gè)數(shù)據(jù)源探測結(jié)果。

技術(shù)研發(fā)人員：曹入尹,王巍嶧,徐子超
受保護(hù)的技術(shù)使用者：電子科技大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/26