[发明专利]基于Sentinel-2A数据监测森林覆盖变化的方法

权利要求书

1.基于Sentinel-2A数据监测森林覆盖变化的方法，其特征是，包括如下步骤：

1)选取待测地域两个时间节点的Sentinel-2A遥感影像，以Sentinel-2A遥感影像为数据源，通过以下方面设计构建指数：

2)NDVI归一化植被指数：NDVI公式如下：

式中，NIR为近红外波段，R为红波段；

3)NDWI归一化水体指数，NDWI公式如下：

式中，G为绿波段；

4)NDBI归一化建筑指数，NDBI公式如下：

式中，SWIR为短波红外波段；

5)根据步骤2)-4)计算光谱指数结果绘制光谱反射曲线，得到对应地物的识别方式；

6)引入纹理特征，选取均值、同质性、相异性、方差、二阶矩、相关性、对比度和信息熵8个参数纹理进行特征分析；进一步确立对应地物的识别规律；

7)引入决策树分类模型，决策树分为根节点和子节点，根节点中存放规则表达式，对像元进行计算，子节点中存放计算得到的结果，通过对像元进行特定规则的计算，最终在子节点上得到像元的分类结果；然后结合光谱特征指数和纹理特征进行地物分类，得到相应森林覆盖面积，根据两个时间节点森林覆盖面积比较得到森林覆盖变化情况。

2.根据权利要求1所述基于Sentinel-2A数据监测森林覆盖变化的方法，其特征是，对步骤1)数据进行修正，运用欧空局提供的SNAP专属插件Sen2Cor对影像进行大气校正和辐射定标，数据处理设计为使用ENVI软件将20m分辨率的6个波段运用三次卷积法进行重采样，得到6个10m的分辨率波段，与原有的4个10m分辨率波段进行堆栈处理，生成具有10个10m分辨率波段的Sentinel-2A影像数据。

3.根据权利要求1所述基于Sentinel-2A数据监测森林覆盖变化的方法，其特征是，步骤2)NDVI用于监测植被和区分其他地物时，-1＝NDVI＝1，负值表示地表为云、水、雪等；0表示地表为裸土，NIR和R近似相等；正值则表示地表有植被，并且植被覆盖度越大，NDVI值越大。