[发明专利]一种多类型城市绿地分类方法

说明书

一种多类型城市绿地分类方法，解决了现有获取城市绿地空间信息的效率和准确度低的问题，属于城市绿地变化监测技术领域。本发明包括：获取研究区的植被物候；获取研究区的预生长季、生长季和非生长季遥感影像；利用生长季影像计算植被覆盖度，分割得到植被范围；利用非生长季影像计算植被覆盖度，分割得到常绿林范围；利用预生长季影像计算得到灰度图像，分割得到草地范围；利用常绿林范围和草地范围对植被范围空间掩膜，得到落叶林范围；获取夜间灯光影像，分割得到城市范围；利用城市范围掩膜常绿林范围、草地范围、落叶林范围，得到多类型城市绿地，包括常绿林、落叶林和草地。本干能够提高获得城市绿地空间信息的效率和准确度。

技术领域

本发明涉及一种集成物候和灰度切割的多类型城市绿地精准分类方法，属于城市绿地变化监测技术领域。

背景技术

城市绿地是具有植被覆盖的城市空间，比如行道树、公园、小区附属绿地等。城市绿地为城市居民提供生态、社会和文化娱乐服务，在缓解城市热浪、提升空气质量、增色城市景观、改善居民健康等方面是不可缺少的。精准监测城市绿地变化是城市管理的主要工作，对养护绿地和提升人民生活具有重要意义。

城市绿地由于分布面积广、破碎化、面积小的原因，采用人工调查其分布变化费时费力，且数据的精准性不高，无法满足及时的城市绿地管理需求。因此，遥感影像处理成为监测城市绿地的主要方法，以往通常以卫星影像或航拍照片为基础，采用人工解译或机器学习的方法提取城市绿地。但是，人工解译需要高强度手工作业，也不能及时获取绿地信息；关于机器学习的方法，由于城市景观的复杂性，分类器会造成椒盐现象导致结果数据的可用性差。

发明内容

针对现有获取城市绿地空间信息的效率和准确度低的问题，本发明提供一种精准的多类型城市绿地分类方法。

本发明的一种多类型城市绿地分类方法，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。

作为优选，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；

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。

作为优选，所述S3包括：