[发明专利]一种结合多种遥感指标的裸土变化识别方法

说明书

本发明涉及一种结合多种遥感指标的裸土变化识别方法，一种结合多种遥感指标的裸土变化识别方法，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。本发明适用于大范围裸土变化监测，时空连续性强，不需要事先提取裸土，且能够快速获取长时间序列裸土变化空间分布图。

技术领域

本发明涉及时序遥感变化监测技术领域，特别是一种结合多种遥感指标的裸土变化识别方法。

背景技术

水土流失是当今世界面临的一个严峻的生态环境问题，由其诱发的各种灾害也给人们的生产生活带来了威胁和损害，而其中裸土是水土流失区的主要地表景观。对此，快速并准确地定位裸土区域，进行地表裸土的时空变化分析，对于水土流失的治理工作尤其重要。近年来，遥感技术已成为水土流失治理和评价不可或缺的高新技术。对此，众多学者采用遥感技术对裸土变化进行研究，其中主要方法包括三类：(1)通过人工目视解译方法进行对研究区遥感影像进行裸土识别；(2)通过采取数据样本，采用监督分类方法对研究区进行裸土识别，结合多个时相分类结果对比分析裸土时空变化特征。(3)为了解决建筑用地和裸土混杂的情况，有学者提出一种双重指数法，该方法首先利用裸土指数并阈值法提取裸土，接受利用归一化建筑指数来去除裸土中混杂的建设用地。

当前众多学者对裸土变化识别方法进行研究，但依然存在以下不足：1，基于人工目视解译的方法存在工作量大，获取大范围裸土信息比较困难等问题。2，基于监督分类的方法，在训练样区选取上难度大，而非监督分类方法获取的分类结果精度低。3，由于存在类内异质性，该方法不适于大范围裸土识别；4，进行裸土时空演变分析时，采用分类后比较方法会带来较大误差。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种结合多种遥感指标的裸土变化识别方法，结合植被丰度和裸土指数变化趋势，最终确定裸土增加或减少的区域；简单易操作且结果准确度高，不需要设置阈值，能很好地应用于大范围长时间序列裸土变化区域快速监测。

本发明采用以下方案实现：一种结合多种遥感指标的裸土变化识别方法，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：进行裸土变化识别，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。

进一步地，步骤S1的具体内容为：在研究区范围内，对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。

进一步地，所述步骤S2的具体内容为：

裸土指数(简称RIBS)，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：