[发明专利]融合光谱与纹理特征的森林地上生物量反演方法及系统

说明书

本发明提供一种融合光谱与纹理特征的森林地上生物量反演方法及系统，包括进行研究区样地地上生物量计算，得到样地生物量观测值；对高分辨率遥感影像全色数据和多光谱数据进行几何校正和辐射校正；将样地生物量观测值与相应的光谱特征植被指数分别进行统计回归，选取光谱特征反演模型；提取不同窗口下的多种纹理特征变量，将样地生物量观测值与相应的纹理特征变量分别进行统计回归，选取纹理特征反演模型；通过光谱关键因子与纹理关键因子的敏感性分析确定权重，构建生物量的光谱纹理特征联合反演模型，实现森林地上生物量反演。本发明融合了光谱与纹理特征，充分发挥两者反演生物量的优势，有效提高了森林地上生物量的定量反演精度。

技术领域

本发明涉及森林地上生物量提取领域，具体来说，涉及一种融合遥感影像光谱与纹理特征的森林地上生物量(AGB)反演技术方案。

背景技术

森林地上生物量对于森林生态系统固碳能力和碳储量有重要的指示作用，在国际地圈-生物圈研究计划(IGBP)中，碳循环被确定为全球变化和陆地生态系统(GCTE)等计划的重要研究内容。因此，森林地上生物量的准确提取对于全球变化及陆地生态系统研究具有重要意义。

以人工采样测量为主要技术手段的传统森林地上生物量监测方法存在费时费力，受干扰因素多，估算精度低等缺点，很难大范围、高效率和实时地进行常规测量。而遥感技术由于其宏观动态实时多源的特点，已在森林地上生物量研究中蓬勃开展。国内外众多学者已经运用合成孔径雷达(synthetic aperture radar，SAR)、激光雷达(Lidar)以及多传感器结合技术对森林地上生物量反演进行了大量研究，但是光学遥感数据，特别是光谱植被指数，仍然是森林地上生物量估测使用最为广泛的数据源之一。然而，当植被比较茂密时，植被反射光谱信息出现饱和，使得生物量定量反演的精度仍难以达到行业应用的需求。遥感图像纹理一般理解为图像灰度在空间上的变化和重复出现。纹理测度对植被冠层结构的空间变化具有高度敏感性，甚至在浓密植被区也能够较好的捕捉森林冠层结构及生物量信息。相比中低分辨率遥感数据，高分辨率遥感数据由于能够提供更为丰富的纹理信息，已在森林结构参数及森林地上生物量的探测中得到广泛应用，并在很大程度上提高了森林参数的反演精度。虽然纹理信息在森林生物量估算方面具有较大潜力，但它的优越性并未被充分地研究和利用。一方面，纹理测度是一种相对复杂的参数，并且对研究对象、地形条件及所用窗口大小等具有高度的敏感性。另一方面，并未有任何研究显示哪种纹理测度或其组合具有最好的估测效果。因此，针对目前生物量精准定量反演的迫切需求以及单一光谱或纹理信息存在的优势和局限性，有效结合光谱与纹理特征提取生物量，是提高生物量参数估测精度的一种合理途径。

国内外学者已经利用光谱和纹理特征的结合，基于传统的统计回归方法，取得了较好的生物量或其他植被参数的估测效果。但是单纯利用经验的统计回归方法结合光谱与纹理特征，无法考虑二者的内部结合机制。充分考虑光谱与纹理特征的内部结合机制，不但可以使联合模型具有更加明确的数学和物理意义，而且在提高生物量估测精度方面具有更大的潜力。但是如何通过考虑光谱与纹理特征的内部结合机制来构建生物量联合反演模型，是摆在众多研究者面前的一道难题。

发明内容

对此，本发明提出了一种融合遥感影像光谱与纹理特征的森林地上生物量反演方法及系统。

本发明所采用的技术方案是一种融合光谱与纹理特征的森林地上生物量反演方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤a，进行研究区样地地上生物量计算，包括利用地面观测试验获取的样地单株参数数据集，基于地上生物量计算公式，得到样地生物量观测值，记为AGB；

步骤b，进行预处理，包括对高分辨率遥感影像全色数据和多光谱数据进行几何校正，并对多光谱数据进行辐射校正，得到地表反射率数据；

步骤c，基于预处理后的多光谱数据，提取多种光谱特征植被指数，将步骤1所得样地生物量观测值与相应的光谱特征植被指数分别进行统计回归，选取估测精度最高的模型作为光谱特征反演模型；