[发明专利]一种基于长时序植被指数的重建植被遥感判别方法

权利要求书

1.一种基于长时序植被指数的重建植被遥感判别方法，其特征在于包括以下步骤：

S1.利用卫星采集需要识别的研究区域的植被信息，生成具有明确边界的制备矢量图层遥感影像；

S2.获取研究区域的历年内所有时序植被指数遥感影像图，统计每期遥感影像图中拟识别植被区域的归一化植被指数NDV均值，利用时序NDVI均值建立时序数据集；

S3.利用均值迭代法对研究区域的归一化植被指数进行噪声识别，去除遥感影像中冰雪覆盖及云雾遮挡的数据噪声，并利用相邻时点数据均值作为预测值替代从而剔除噪声；

S4.对剔除噪声后的时序NDVI数据基于傅里叶级数与普通最小二乘法进行拟合，获得研究区域植被在不同年份的生长曲线；

S5.基于植被生长曲线计算研究区域植被年度均值，并从不同年份的生长曲线中提取植被关键参数，包括5年NDVI均值线性拟合方程的斜率及决定系数，并基于植被关键参数提出植被生长趋势差异度以反映植被的持续变化情况；

S6.将植被生长趋势差异度作为阈值判别植被类型，从而将遥感影像图中人工种植的重建植被与演替发育的自然植被进行区分，并通过植被生长趋势差异度的最大值获得重建植被的种植时间。

2.根据权利要求1所述的基于长时序植被指数的重建植被遥感判别方法，其特征在于：所述步骤S1具体方法为：通过调查时点的卫星遥感影像或植被覆盖现状图，在ArcMap或Super Map地理信息软件中人工选择或者导入拟判别植被的边界范围，将选择的植被的边界范围保存为具有坐标系的矢量图层，植被区域的矢量图层为UTM坐标系。

3.根据权利要求1所述的基于长时序植被指数的重建植被遥感判别方法，其特征在于：所述步骤S2的具体方法为：利用Landsat系列遥感影像的归一化植被指数NDVI时序数据，包括Landsat4/5 TM，Landsat7 ETM及Landsat8 OLC影像的8天间隔NDVI数据集，在ArcMap或ENVI软件中通过批量裁剪功能提取并输出研究区域植被的NDVI数据均值，分别对获取的历年所有遥感影像数据进行统计后从而建立判别区域的时序植被指数数据集。

4.根据权利要求1所述的基于长时序植被指数的重建植被遥感判别方法，其特征在于：所述步骤S3的具体方法为：比较第i期NDVI数据的观测值N_Oi，i＞2且为自然整数，与其前后相邻两期植被指数中最大值的均值进行比较，若小于其均值的50％则认为观测值为噪声，并用其均值作为预测值N_Pi进行代替，反之则保留其观测值，然后持续重复该步骤，直到消除所有的数据噪声，具体筛选规则为

ELSE N_Pi＝N_Oi

其中N_Oi为第i期NDVI数据的观测值，N_Pi为第i期NDVI数据预测值，MAX()为识别输入数据中的最大值并将其输出的函数，N_Oi-2，N_Oi-1，N_Oi+1和N_Oi+2分别为第i-2，i-1，i+1，和i+2期NDVI数据的观测值。