[发明专利]基于二维表的植被覆盖度估算方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种基于二维表的植被覆盖度估算方法及装置，所述方法包括：通过获取土地利用遥感数据构建全球裸地和植被全覆盖地数据库，然后在数据库中随机抽样，根据光谱可加性模型，对任一裸地反射率和任一植被全覆盖地反射率进行线性加和，得到计算植被覆盖度下的反射率，通过计算植被覆盖度下的反射率获取计算植被覆盖度下的Red/NIR值，从而确定Red/NIR与植被覆盖度的二维查找表，提取观测区对应的红波段反射率Red和近红外波段反射率NIR，在二维查找表中进行查找，获取观测区的植被覆盖度，从而实现能够简单对植被覆盖度进行估算，并且提高了估算效率和精度。

技术领域

本发明涉及遥感技术领域，尤其涉及一种基于二维表的植被覆盖度估算方法及装置。

背景技术

植被覆盖度(FVC)是指植被(包括叶、茎、枝)在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。它量化了植被的茂密程度，反映了植被的生长态势，是描述生态系统的重要基础数据，被广泛运用于水文、生态、气候、大气污染等研究领域。

其中，遥感由于其大范围的数据获取和连续观测能力已成为估算植被覆盖度的主要技术手段。现有技术中基于遥感的植被覆盖度估算方法主要包括：(1)通过对遥感数据的某一波段、波段组合或利用遥感数据计算的植被指数如NDVI、土壤调节植被指数等与FVC进行回归分析，建立回归模型；(2)根据遥感图像中每个像元建立混合像元分解模型；(3)采用机器学习的方法选取训练样本，建立训练模型，以及估算FVC；(4)通过研究光与植被的相互作用，建立植被光谱信息与FVC之间的物理模型；(5)在分析植被和土壤反射光谱特征的基础上提出的光谱梯度差法；(6)利用Landsat TM数据计算FCD模型的FCD分级法。但上述估算方法实现困难，并且估算效率和精度较低。

因此，如何提出一种方法，能够易于实现，并且提高植被覆盖度的估算效率和精度，是亟待解决的问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供一种基于二维表的植被覆盖度估算方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供一种基于二维表的植被覆盖度估算方法，包括：

获取土地利用遥感数据，构建全球裸地和植被全覆盖地数据库，并设置数据库中各裸地和植被全覆盖地的植被覆盖度；

从所述数据库中随机抽取裸地和植被全覆盖地的样本进行处理，直至抽取次数达到第一阈值，具体为：

从所述数据库中随机抽取任一植被覆盖度为0％的裸地样本作为第一样本，以及任一植被覆盖度为100％的植被全覆盖地样本作为第二样本，并获取第一样本反射率和第二样本反射率；

根据光谱可加性模型，将第一样本的反射率和第二样本的反射率进行线性加和，得到计算植被覆盖度下的反射率，通过计算植被覆盖度下的反射率获取计算植被覆盖度下对应的红波段反射率Red和近红外波段反射率NIR，并建立所述计算植被覆盖度与红波段反射率Red和近红外波段反射率NIR的映射关系；

当抽取次数达到第一阈值后，根据所有计算植被覆盖度与红波段反射率Red和近红外波段反射率NIR的映射关系，确定Red/NIR与植被覆盖度的二维查找表；

提取观测区的红波段反射率Red和近红外波段反射率NIR，根据所述二维查找表，获取观测区对应的植被覆盖度。

优选地，所述获取土地利用遥感数据，构建全球裸地和植被全覆盖地数据库，并设置数据库中各裸地和植被全覆盖地的植被覆盖度，具体包括：

获取土地利用数据，当所有土地利用数据均标记第一标记区域为裸地时，判断所述第一标记区域为真实裸地；当所有土地利用数据均标记第二标记区域为植被全覆盖地时，判断所述第二标记区域为真实植被全覆盖地；

选取第一预设数量的真实裸地和第二预设数量的真实植被全覆盖地作为样本，构建全球裸地和植被全覆盖地数据库；