[发明专利]基于遥感和随机森林的产草量估算方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于遥感数据和随机森林算法的产草量估算方法，包括以下步骤：获取遥感数据并进行预处理；获取产草区样本点实测数据；根据遥感数据和样本点坐标获得对应点波段值及植被指数作为样本数据；根据样本点实测数据和样本数据建立随机森林估算模型；使用预处理之后的遥感数据作为随机森林估算模型的输入向量预测产草量；还公开了一种基于遥感数据和随机森林算法的产草量估算装置及可读存储介质。无需对变量的正态性和独立性等假设条件进行检验，同时也不需要考虑多变量的共线问题，且运算高效、结果准确。有较高的准确率，对异常值和噪声具有较好的容忍度，对高光谱遥感等高维度数据训练和学习效果较佳。

技术领域

本发明涉及卫星测算技术领域，尤其涉及一种基于遥感数据和随机森林的产草量估算方法、装置及存储介质。

背景技术

草地资源是全球陆地生态系统的重要组成部分，在生态环境中起着举足轻重的作用。对草地资源监测有助于了解掌握草地实际情况，合理开发利用草地资源，达到维护草原生态系统平衡的目的。草地遥感估产是通过卫星传感器或地面光谱仪获取地球表面信息，在地物光谱理论指导下，将获取的地球表面信息经过复杂的综合处理，以识别草地及其长势，实现草地面积和长势监测及单产和总产的预报。使用遥感技术进行草地估产最早起源于国外，国内的研究起步较晚，但是发展很快。经研究，最初人们基于AVHRR-NDVI数据进行草原遥感估产，并且通过建立回归模型探究植被指数NDVI和产草量之间的关系。随着技术的发展，利用地面光谱实验数据或高光谱数据、地面监测样本数据结合Landsat、MODIS等数据产品，通过建立不同的反演模型估测草地产草量、探究草地生长状况。

哨兵2号(Sentinel-2)是欧洲太空局于2015年6月发射的多光谱成像卫星，携带一枚多光谱成像仪(MSI)，具有最高可达10m分辨率、可覆盖13个光谱波段的遥感数据，用于陆地监测，可提供植被、土壤和水覆盖、内陆水路及海岸区域等图像，还可用于紧急救援服务。目前已发送Sentinel-2A和Sentinel-2B两颗卫星，一颗卫星的重访周期为10天，两颗互补，重访周期为5天。但是由于Sentinel-2是新发射的卫星，目前将Sentinel-2数据用于草原地区遥感估产的研究较少。

发明内容

鉴于目前存在的上述不足，本发明提供一种基于遥感数据和随机森林算法的产草量估算方法，能够估算获得结果较准确的产草量。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

一种基于遥感数据和随机森林算法的产草量估算方法，所述产草量估算方法包括以下步骤：

获取遥感数据并进行预处理；

获取产草区样本点实测数据；

根据遥感数据和样本点坐标获得对应点波段值及植被指数作为样本数据；

根据样本点实测数据和样本数据建立随机森林估算模型；

使用预处理之后的遥感数据作为随机森林估算模型的输入向量预测产草量。

依照本发明的一个方面，所述获取遥感数据并进行预处理包括：

根据实际项目需要，以及实地采样区与采样时间，选择所需的卫星遥感数据，数据要求基本无云、影像质量高；

使用双三次卷积的方式将影像波段重采样至质量最好的10m分辨率；

根据研究区域需要，对数据进行波段组合、影像拼接和裁剪。

依照本发明的一个方面，所述获取产草区样本点实测数据包括：根据牧草生长规律，选择牧草生长最旺盛的时期获取实测数据。

依照本发明的一个方面，所述根据遥感数据和样本点坐标获得对应点波段值及植被指数作为样本数据包括：根据样本点经纬度坐标，基于遥感数据提取对应点的波段值以及增强植被指数EVI、归一化植被指数NDVI作为样本数据。