[发明专利]一种多类型城市绿地分类方法

权利要求书

1.一种多类型城市绿地分类方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、获取研究区的年内植被物候，确定植被的预生长季、生长季和非生长季；

S2、获取S1中预生长季、生长季和非生长季的遥感影像；

S3、利用S2中生长季的遥感影像计算植被覆盖度，根据该植被覆盖度进行植被与非植被像素的阈值分割，得到植被范围V；

S4、利用S2中非生长季遥感影像计算植被覆盖度，根据该植被覆盖度进行绿地像素与其他像素的阈值分割，得到常绿林范围V_c；

S5、利用S2中预生长季遥感影像计算灰度，根据该灰度进行草地像素与其他像素的阈值分割，得到草地范围V_g；

S6、利用常绿林范围V_c和草地范围V_g对植被范围V空间掩膜，得到落叶林范围V_d；

S7、获取研究区夜间灯光影像，根据该研究区夜间灯光影像进行曾是像素与非城市像素的分割，得到城市范围U；

S8、利用城市范围U掩膜常绿林范围V_c、草地范围V_g、落叶林范围V_d，得到多类型城市绿地UV，包括常绿林、落叶林和草地。

2.根据权利要求1所述的多类型城市绿地分类方法，其特征在于，所述S1包括：

利用研究区的年内时间序列的归一化植被指数NDVI或增强植被指数EVI做非线性拟合得到植被物候变化曲线；

计算物候变化曲线的导数，得到植被物候的时间序列导数曲线；

在时间序列导数曲线中，显著增长点至最高值的区间对应预生长季，最高值至最低值的区间对应生长季，最低值后的区间对应非生长季。

3.根据权利要求1所述的多类型城市绿地分类方法，其特征在于，所述S3包括：

在生长季的遥感影像中，根据各个像素在红色波段R的光谱响应和短波红外波段NIR的光谱响应，计算归一化植被指数NDVI＝(NIR-R)/(NIR+R)，获得NDVI图像；

利用NDVI图像，求得生长季研究区内最高值NDVI_max和最低值NDVI_min，并进一步计算得到生长季研究区的植被覆盖度FVC＝(NDVI-NDVI_min)/(NDVI_max+NDVI_min)，获得FVC图像；

利用FVC图像，采用最大类间分类法计算最优阈值，并以该最优阈值分割植被像素和非植被像素，根据植被像素确定植被范围V。

4.根据权利要求1所述的多类型城市绿地分类方法，其特征在于，所述S4包括：

在非生长季遥感影像中，根据各个像素在红色波段R的光谱响应和短波红外波段NIR的光谱响应，计算归一化植被指数NDVI＝(NIR-R)/(NIR+R)，获得NDVI图像；

利用NDVI图像，求得非生长季研究区内最高值NDVI_max和最低值NDVI_min，并进一步计算得到非生长季研究区的植被覆盖度FVC＝(NDVI-NDVI_min)/(NDVI_max+NDVI_min)，获得FVC图像；

利用FVC图像，采用最大类间分类法计算最优阈值，并以最优阈值分割常绿林像素和其他像素，根据常绿林像素确定常绿林范围V_c。

5.根据权利要求1所述的多类型城市绿地分类方法，其特征在于，所述S5包括：

在预生长季遥感影像中，根据各个像素在红色波段R的光谱响应、绿色波段G的光谱响应和蓝色波段B的光谱响应，计算灰度值Gray＝0.3R+0.59G+0.11B，获得灰度图像；

利用灰度图像，采用最大类间分类法和样本测试相结合的方式计算最优阈值，以该最优阈值分割草地像素和其他像素，根据草地像素确定草地范围V_g。