[发明专利]基于藻类指数频次法的富营养水体水生植被遥感提取方法

权利要求书

1.一种基于藻类指数频次法的富营养水体水生植被遥感提取方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、对富营养化水域中水生植被茂盛且面积稳定的若干时段选取MODIS影像；

S2、对选取的MODIS影像进行FAI指数的计算；

S3、根据FAI指数计算若干时段中每一像元j处植被信号出现频次VPF；

S4、定义所有时段的VPF阈值，计算水生植被面积A_av。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

所述富营养化水域为不存在常年堆积藻华的富营养化水域时，选取富营养化水域中水生植被茂盛且面积稳定的时段内的MODIS影像；或

所述富营养化水域为存在常年堆积藻华的富营养化水域时，将富营养化水域划分为藻类和水生植被繁茂期的第一时段、堆积藻类和越冬植被共存期的第二时段、和越冬植被期的第三时段，选取各时段的MODIS影像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述富营养化水域为不存在常年堆积藻华的富营养化水域时，选取的时段大于或等于2个月；所述富营养化水域为存在常年堆积藻华的富营养化水域时，第一时段为当年的6月-10月，第二时段为当年的2月和3月，第三时段为上一年的12月和当年的1月。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：

对选取的MODIS影像进行FAI指数的计算，计算方法为：

FAI＝R_rc(859)-R_rc'(859)，

R_rc'(859)＝R_rc(645)+[R_rc(1240)-R_rc(645)]·(859-645)/(1240-645)，

其中，Rrc(λ)为经瑞利散射校正后的遥感反射率，λ为波长。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：

计算各个时段中每一像元j处植被信号出现频次VPF：

当FAI大于阈值T_FAI，即将该像元j在FAI层赋值为1；否则，即赋值为0；

${\mathrm{VPF}}_{nj}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{\mathrm{FAI}}_{ij}}{n},$

其中，VPF_nj指像元j在影像集n中植被信号出现的频次，代表总影像数量n中像元j值为1的频次；FAI_ij指像元j在影像i中的FAI层赋值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述阈值T_FAI为-0.025。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述富营养化水域为不存在常年堆积藻华的富营养化水域时，所述步骤S4具体为：

计算水生植被面积A_av：

A_av＝A(T)，

A_av指水生植被面积；T是所选取时段的VPF阈值；A(T)指在VPF图层中数值大于阈值T的区域。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中所选取时段的VPF阈值为0.85。