[发明专利]一种基于多尺度融合的土地利用面积计算方法

权利要求书

1.一种基于多尺度融合的土地利用面积计算方法，其特征在于：该种基于多尺度融合的土地利用面积计算方法具体操作步骤如下：

S1：对中低分辨率遥感影像，Landsat-8 Operational Land Imager进行数据预处理，包括辐射校正、几何校正和影像裁剪，其中，Landsat-8 OLI影像的空间分辨率为30m；

S2：计算MNDWI，通过Otsu阈值分割法确定水体掩膜阈值，去除水体，MNDWI的计算公式如下：

MNDWI＝(P_GREEN-P_MIR)/(P_GREEN+P_MIR1)；

S3：对去除水体后的影像进行MNF降维处理，结合N维可视化工具，选择较为纯净的像元，得到端元反射波谱曲线；

S4：结合同时期的高分影像Sentine1-2A multispectral imager，利用感兴趣区域工具，手动选取较为纯净的像元，获取植被、土壤、高反照率地物和低反照率地物的光谱曲线，修正由Landsat-8 OLI影像上选取的端元光谱曲线，然后采用CLSMA对影响进行最小二成分解，计算各像元中端元比例，将波段2、3、4、8和11波段上端元的反射率作为Landsat-8 OLI相应波段的反射率，修正各端元光谱，得到比较典型的各类端元的反射光谱曲线，其中Sentine1-2A MSI影像的空间分辨率为10m；

S5：通过CLSMA可以逐像元计算各类地物所占比例，通过NDVI和EIBI阈值分割，最终将不透水面中大部分的植被和裸土噪音分离出来，并赋值为1，作为补偿部分与CLSMA解译结果中的植被分量和土壤分类合并，其计算公式如下：

NDVI＝(P_NIR-P_RED)/(P_NIR+P_RED)；

式中，P_NIR为Landsat-8 OLI遥感影像的近红外波段记为Band5，P_RED为红色波段记为Band4；

S6：采用NDBBI，可以直接剔除植被信息，同时削弱水体噪音，提取出含有土壤的建筑用地信息，NDBBI的计算公式如下：

NDBBI＝[1.5P_MIR2-(P_NIR+P_GREEN)/2]/[1.5P_MIR2+(P_NIR+P_GREEN)/2]；

式中，P_MIR2为Landsat-8 OLI遥感影像的短波红外波段记为Band7，P_NIR为近红外波段记为Band5；

S7：研究植被覆盖率较低的区域，引入土壤调节因子L，增强建筑用地区域的植被指数，SAVI的计算公式如下：

SAVI＝(P_NIR-P_RED)(1+L)/(P_NIR+P_RED+L)；

式中，L作为土壤调节因子，取0.5，将土壤亮度差异调整至最小；

S8：利用BSI增强裸土信息，其次是建筑用地信息，水体和植被，BSI的计算公式如下：

式中，P_BLUE为Landsat-8 OLI遥感影像的绿色波段记为Band3；

S9：利用BCI和MNDWI的亮度差异，配合EBSI增强型裸土指数，其计算公式如下：

EBSI＝(BSI-MNDWI)/(BSI+MNDWI)。

2.一种如权利要求1所述的基于多尺度融合的土地利用面积计算方法，其特征在于：所述NDVI和所述EIBI通过Otsu阈值分割法，分别进行二值化处理，其中NDVI二值化结果中植被用0表示，非植被用1表示；EIBI二值化结果中建筑用地用1表示，非建筑用地用0表示。

3.一种如权利要求1所述的基于多尺度融合的土地利用面积计算方法，其特征在于：所述CLSMA的计算公式如下：

式中，i＝1，2，…M，M为光谱波段数；n为端元数目；f_k为端元k在像元中所占面积比例；R_i为波段i上端元k的光谱反射率；ER_i为波段i的残差。

4.一种如权利要求1所述的基于多尺度融合的土地利用面积计算方法，其特征在于：所述EIBI对建筑用地提取的主要因素是水体。