[发明专利]一种基于国产高分卫星遥感数据的森林蓄积量反演方法及系统

权利要求书

1.一种基于国产高分卫星遥感数据的森林蓄积量反演方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤a，根据研究区地面调查的数据计算样地森林蓄积量，采用数表法计算得到样地森林蓄积量实测值；

步骤b，对国产高分卫星遥感影像进行影像预处理，分别包括对影像的辐射定标、大气校正和正射校正，得到预处理后的全色和多光谱遥感影像；

步骤c，提取国产高分卫星遥感影像不同窗口大小的全色影像纹理特征变量，和步骤a中所对应的样地森林蓄积量实测值进行相关性分析，选取相关性最高的窗口纹理特征变量作为反演蓄积量的纹理特征因子；

步骤d，提取国产高分卫星多光谱影像的光谱植被指数变量，和步骤a中所对应的样地森林蓄积量实测值进行相关性分析，选取相关性显著的光谱植被指数变量作为反演蓄积量的光谱特征因子；

步骤e，根据研究区地形数据，提取对应样地的地形因子；

步骤f，将样地森林蓄积量实测值作为模型因变量，国产高分卫星遥感影像全色纹理特征因子、光谱特征因子以及地形因子作为模型自变量，采用逐步回归分析法构建森林蓄积量反演模型，采用R²和均方根误差对最优预测模型进行精度检验，最后根据反演模型估测研究区森林蓄积量。

2.根据权利要求1所述的基于国产高分卫星遥感数据的森林蓄积量反演方法，其特征在于，在步骤c中，全色纹理特征窗口大小包括3×3、5×5、7×7、9×9、11×11、13×13、15×15，纹理特征变量包括均值、方差、同质性、对比度、差异性、信息熵、角二阶矩和相关性。

3.根据权利要求2所述的基于国产高分卫星遥感数据的森林蓄积量反演方法，其特征在于，在步骤d中，光谱植被指数变量包括亮度指数、归一化植被指数、简单比值植被指数、红绿比值指数、绿红比值指数、全球环境监测指数和土壤调整植被指数。

4.根据权利要求3所述的基于国产高分卫星遥感数据的森林蓄积量反演方法，其特征在于，在步骤e中，地形因子包括高程、坡度和坡向。

5.根据权利要求4所述的基于国产高分卫星遥感数据的森林蓄积量反演方法，其特征在于，在步骤f中，通过逐步回归分析法建立估测模型，利用国产高分卫星遥感影像反演获得森林蓄积量，生成研究区森林蓄积量空间分布图。

6.一种基于国产高分卫星遥感数据的森林蓄积量反演系统，其特征在于，包括样地森林蓄积量获取模块、影像预处理模块、影像纹理特征变量选取模块、影像光谱特征变量选取模块、地形因子提取模块和森林蓄积量反演模块，所述样地森林蓄积量获取模块输出连接森林蓄积量反演模块，所述影像预处理模块输出连接影像纹理特征变量选取模块和影像光谱特征变量选取模块，所述影像纹理特征变量选取模块、影像光谱特征变量选取模块和地形因子提取模块输出连接森林蓄积量反演模块。

7.根据权利要求6所述的基于国产高分卫星遥感数据的森林蓄积量反演系统，其特征在于：

所述样地森林蓄积量获取模块采用数表法计算得到样地森林蓄积量实测值；

所述影像预处理模块分别包括对影像的辐射定标、大气校正和正射校正，得到预处理后的全色和多光谱遥感影像；

所述影像纹理特征变量选取模块用于将不同窗口大小的全色影像纹理特征和样地森林蓄积量获取模块中所对应的样地蓄积量实测值进行相关性分析，选取相关性最高的窗口纹理特征变量作为反演蓄积量的纹理特征因子；

所述影像光谱特征变量选取模块用于提取国产高分卫星多光谱影像的光谱植被指数变量，和样地森林蓄积量获取模块中所对应的样地蓄积量实测值进行相关性分析，选取相关性显著的光谱植被指数变量作为反演蓄积量的光谱特征因子；

所述地形因子提取模块用于根据研究区地形数据，提取对应样地的地形因子；

所述森林蓄积量反演模块用于将样地蓄积量实测值作为模型因变量，国产高分卫星遥感影像全色纹理特征因子和光谱特征因子以及地形因子作为模型自变量，采用逐步回归分析法构建森林蓄积量反演模型，采用R²和均方根误差对最优预测模型进行精度检验，最后根据反演模型估测研究区森林蓄积量，制作生成对应的蓄积量空间分布专题图。