[发明专利]一种基于遥感技术的红树林生态定量反演方法

权利要求书

1.一种基于遥感技术的红树林生态定量反演方法，其特征在于，所述红树林生态定量反演方法包括如下步骤：

步骤一，预先获取红树林遥感特征数据，使用航空采集设备对含有红树林的区域拍摄高光谱遥感图像；并对拍摄的相应高光谱遥感数据进行处理；

所述对拍摄的相应高光谱遥感数据进行处理包括：

删除拍摄的相应高光谱遥感数据中波段全为零值或噪声超过预设噪声阈值的波段，获得无坏带的高光谱遥感数据；

将得到的无坏带的高光谱遥感数据按顺序抽取每一个像素点的像素向量，每一个像素向量作为一个行向量，将所有行向量按照顺序依次向下排列，形成二维矩阵输入数据，

将二维矩阵输入数据进行归一化处理即为处理好的高光谱遥感数据；

步骤二，对处理后的高光谱数据提取红树林信息；对红树林信息进行反射峰波段的截取；

所述对处理后的高光谱数据提取红树林信息包括：通过有约束能量最小化方法，将处理后的高光谱数据与预先提取的红树林遥感特征数据进行匹配：

输入低秩恢复获得的矩阵和目标光谱曲线；根据有约束能量最小化公式：计算每个待测光谱属于目标光谱的隶属度DCEM，数值越大，处理后的高光谱数据属于红树林光谱的可能性越大；

其中，s表示红树林光谱向量，x表示处理后的高光谱向量；

对光谱识别得到的数据进行阈值分割，获得处理后的高光谱数据的识别结果；

步骤三，对截取的反射波段进行判断，并基于判断结果进行红树林识别，得到红树林反演结果。

2.如权利要求1所述的基于遥感技术的红树林生态定量反演方法，其特征在于，步骤一中，所述预先获取红树林遥感特征数据包括：

获取红树林所述区域的遥感图像特征，进行红树林和其它物体或背景的差异性分析；

确定提取红树林的特征指标，并根据所述红树林的特征指标的原理或公式从遥感影像中获取红树林的特征指标遥感数据。

3.如权利要求1所述的基于遥感技术的红树林生态定量反演方法，其特征在于，所述删除拍摄的相应高光谱遥感数据中波段全为零值或噪声超过预设噪声阈值的波段，获得无坏带的高光谱遥感数据之前还需进行：

提取初始高光谱遥感数据的光谱维曲线进行低通滤波，获取初校正系数，再按照像元在每一个波段空间维纹波周期对初校正系数进行优化补偿，得到高光谱图像的校正系数，利用得到的所述校正系数进行高光谱图像校正得到校正后的高光谱图像。

4.如权利要求3所述的基于遥感技术的红树林生态定量反演方法，其特征在于，所述光谱维曲线进行低通滤波包括：采用谐波分解法进行光谱曲线的低通滤波。

5.如权利要求1所述的基于遥感技术的红树林生态定量反演方法，其特征在于，所述将得到的无坏带的高光谱遥感数据按顺序包括：按照从左到右，从上到下的顺序。

6.如权利要求1所述的基于遥感技术的红树林生态定量反演方法，其特征在于，所述二维矩阵输入数据的行数是无坏带输入数据像素点的个数，列数是每个像素点包含的波段数。

7.如权利要求1所述的基于遥感技术的红树林生态定量反演方法，其特征在于，所述将二维矩阵输入数据进行归一化处理包括：

其中，表示二维矩阵的向量。

8.如权利要求1所述的基于遥感技术的红树林生态定量反演方法，其特征在于，步骤二中，所述获得处理后的高光谱数据的识别结果之后还需进行：

从空间角度利用不变矩特征对光谱匹配的结果进行识别，获得高光谱图像数据的红树林识别结果，并确定红树林分布区域；

基于确定的红树林分布区域进行特征提取，得到红树林信息。