[发明专利]一种结合多种遥感指标的裸土变化识别方法

权利要求书

1.一种结合多种遥感指标的裸土变化识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：建立植被近红外反射指数时序数据集；

步骤S2：建立裸土指数时序数据集；

步骤S3：建立特征指标时序数据集；

步骤S4：特征指标评估和选取；

步骤S5：计算特征指标的变化趋势；

步骤S6：建立裸土变化识别方案；

步骤S7：对研究区裸土变化进行识别，获得研究区裸土变化空间分布图：根据步骤S6所建立的裸土变化识别方案逐像元判断裸土是否发生变化，最终生成研究区裸土变化识别结果图；

所述步骤S4的具体内容为：选取若干不同地物类型的稳定点位，具体地物类型包括：植被、不透水面和裸土；分别评估基于植被近红外反射率指数和裸土指数的年最大值、年均值和50th分位值即植被丰度特征指标在不同地物类型中的分离度，分离度计算公式：

其中，μ_i、μ_s分别代表地物类型A和地物类型B的均值，σ_i、σ_s分别代表地物类型A和地物类型B的标准差，SDI用于比较两种不同地物类型的分离度；SDI越大，分离度越大；如果值小于1，表明分离度差；最终选择拥有最高分离度的特征指标，经过计算选取植被丰度和裸土指数年均值作为裸土变化识别的指标；

步骤S1的具体内容为：在研究区范围内，对研究时间范围内采集的图像逐像元逐年建立研究时段内植被近红外反射指数的8天最大化合成多年时序数据集；利用WhittakerSmoother平滑方法，对原始8天最大化合成植被近红外反射指数多年时序数据平滑处理，从而逐像元获得多年平滑的逐日植被近红外反射指数时序数据集；

所述步骤S2的具体内容为：

裸土指数，其计算公式为：

其中，NNDSI指归一化差分积雪指数，NBrightness是通过缨帽变换获取的亮度指标归一化得到，其计算公式分别为：

逐像元逐年逐期计算裸土指数，生成研究时段内研究区裸土指数时序数据集；

所述步骤S3的具体内容为：对研究区，逐年逐像元提取包括植被近红外反射指数和裸土指数的年最大值、年均值和50th分位值即植被丰度特征指标，并建立研究时段内研究区各特征指标时序数据集。

2.根据权利要求1所述的一种结合多种遥感指标的裸土变化识别方法，其特征在于：所述步骤S5的具体内容为：利用一元线性拟合的方法，分别基于研究时段内特征指标时序数据集，逐像元依次计算研究时段内特征指标的变化趋势K；计算公式如下：

y＝Kx+b

当K0时，表示时序曲线呈上升趋势；当K0时，表示时序曲线具有下降趋势；

依据Mann-Kendall显著性检验的结果，将变化趋势分为三种情况：显著的上升趋势、没有趋势和显著的下降趋势；

基于Mann-Kendall方法，进一步判断该时序曲线的变化趋势是否显著；假设有n个样本量x₁……x_n的时间序列，对于所有k,j≤n,且k≠j，x_k和x_j的分布是不同的，计算检验统计量s，公式如下:

其中，S为正态分布，均值为0，方差var(s)＝n(n-1)(2n+5)/18；当n10时，标准的正态统计变量通过下式计算:

对于统计值Z来说，大于0时，表示增加趋势；小于0时，表示减少趋势；Z的绝对值在大于1.96时，表示通过了置信度95％的显著性检验；当Z1.96时，表示该时序曲线呈显著上升趋势；当z-1.96时，表示该时序曲线具有显著下降趋势。

3.根据权利要求1所述的一种结合多种遥感指标的裸土变化识别方法，其特征在于：步骤S6中所述的建立裸土变化识别方案的具体内容为：根据特征指标的变化趋势进行组合，将裸土指数和植被丰度均呈显著下降趋势的像元，判断为裸土增加；将裸土指数和植被丰度均呈显著上升趋势的像元，判断为裸土减少。