[发明专利]一种湿地植物种类检测方法

权利要求书

1.一种湿地植物种类检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤S1：获取植物生长周期内不同阶段的遥感影像；

步骤S2：对遥感影像进行预处理，计算研究区域的植被指数、归一化水体指数和缨帽变换分量；

步骤S3：根据植被指数计算研究区域的植被指数季节差值；

步骤S4：以植被指数、归一化水体指数、缨帽变换分量、植被指数季节差值和遥感影像多波段数据为特征变量，利用随机森林模型进行分类，完成湿地植物种类检测。

2.根据权利要求1所述的一种湿地植物种类检测方法，其特征在于，所述的植物生长周期内不同阶段包括返青期、生长期和枯萎期。

3.根据权利要求1所述的一种湿地植物种类检测方法，其特征在于，所述的对遥感影像进行预处理包括辐射定标、大气校正、几何校正和掩膜处理。

4.根据权利要求1所述的一种湿地植物种类检测方法，其特征在于，所述的植被指数包括归一化植被指数、比值植被指数、差值植被指数。

5.根据权利要求4所述的一种湿地植物种类检测方法，其特征在于，所述归一化植被指数NDVI的计算公式为：

其中，NIR为遥感影像的近红外波段，R为遥感影像的红波段；

所述归一化水体指数NDWI的计算公式为：

其中，G为遥感影像的绿波段；

所述差值植被指数DVI的计算公式为：

DVI＝NIR-R；

所述比值植被指数RVI的计算公式为：

6.根据权利要求1所述的一种湿地植物种类检测方法，其特征在于，所述的缨帽变换分量包括亮度、湿度和绿度。

7.根据权利要求6所述的一种湿地植物种类检测方法，其特征在于，所述亮度BI的计算公式为：

BI＝0.3521×B+0.3899×G+0.3825×R+0.6985×NIR+0.2343×SWIR1+0.1867×SWIR2

其中，B为遥感影像的蓝波段，G为遥感影像的绿波段，R为遥感影像的红波段，NIR为遥感影像的近红外波段，SWIR1为遥感影像的第一短波红外波段，SWIR2为遥感影像的第二短波红外波段；

所述湿度WI的计算公式为：

WI＝-0.3301×B-0.3455×G-0.4508×R+0.6970×NIR-0.0448×SWIR1-0.2840×SWIR2；

所述绿度GVI的计算公式为：

GVI＝0.2651×B+0.2367×G+0.1296×R+0.0590×NIR-0.7506×SWIR1-0.5386×SWIR2。

8.根据权利要求1所述的一种湿地植物种类检测方法，其特征在于，所述的植被指数季节差值包括夏季与冬季的归一化植被指数差值、比值植被指数差值和差值植被指数差值。

9.根据权利要求8所述的一种湿地植物种类检测方法，其特征在于，所述归一化植被指数差值SDI(1)的计算公式为：

SDI(1)＝NDVI(s)-NDVI(w)

其中，NDVI(s)表示夏季归一化植被指数，NDVI(w)表示冬季归一化植被指数；

所述比值植被指数差值SDI(2)的计算公式为：

SDI(2)＝RVI(s)-RVI(w)

其中，RVI(s)表示夏季比值植被指数，RVI(w)表示冬季比值植被指数；

所述差值植被指数差值SDI(3)的计算公式为：

SDI(3)＝DVI(s)-RVI(w)

其中，DVI(s)表示夏季差值植被指数，DVI(w)表示冬季差值植被指数。

10.根据权利要求1所述的一种湿地植物种类检测方法，其特征在于，所述随机森林模型训练时通过实地调查数据和高空间分辨率遥感影像确认地物及植物种类。