[发明专利]高海拔区域植被类型识别方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供一种高海拔区域植被类型识别方法、装置及电子设备，包括：确定高海拔区域的年度遥感图像的真实植被类型数据，真实植被类型数据包括常绿阔叶林、落叶阔叶林、常绿针叶林、落叶针叶林、针阔混交林、灌丛、高寒草甸、高寒草原、高寒灌丛草甸、高寒荒漠、高山植被、湿地、水体、栽培植被、无植被区；获取所述年度遥感数据在预设特征分类下的粗略分类植被特征数据，预设特征分类包括波段反射率特征、植被指数特征、地形特征及气象特征；基于真实植被类型数据和所述粗略分类植被特征数据，确定最优分类植被特征数据；基于最优分类植被特征数据和年度遥感数据，得到高海拔区域的精细分类植被特征数据。以此高精度识别高海拔区域植被类型。

技术领域

本发明涉及植被分类技术领域，尤其涉及一种高海拔区域植被类型识别方法、装置及电子设备。

背景技术

青藏高原是一个经历了长期复杂地质作用过程的多阶段拼合体，拥有世界上最大面积的高海拔区域，被公认为“世界第三极”，且分布有众多高寒植被，植被作为一种重要的自然资源，不仅是人类赖以生存与持续发展的基础，还在调节全球碳平衡、减缓大气中温室气体浓度上升以及维护全球气候稳定等方面具有不可替代的作用。因此，如何获取高精度的青藏高原精细植被类型一直是业界研究热点。

相关技术中，通常使用已公开的植被特征产品、地形特征数据和未来气候变化参数，对青藏高原的高寒草地进行分类，实现4种气候情景及10类气候系统模式下青藏高原多年冻土区植被类型分布预测。

然而，由于现有已公开的植被特征产品中仅考虑高寒草地且通过对高寒草地进行分类的方式预测青藏高原植被类型分布，导致青藏高原植被类型的识别精度不高。

发明内容

本发明提供一种高海拔区域植被类型识别方法、装置及电子设备，用以解决现有技术中仅考虑高寒草地且对高寒草地分类的方式预测青藏高原植被类型分布而导致的青藏高原植被类型的识别精度不高的缺陷，实现考虑高山植被、高寒植被等多种不同植被类型的前提下达到高精度识别高海拔区域植被类型的目的。

本发明提供一种高海拔区域植被类型识别方法，包括：

确定高海拔区域的年度遥感图像的真实植被类型数据，所述真实植被类型数据包括常绿阔叶林、落叶阔叶林、常绿针叶林、落叶针叶林、针阔混交林、灌丛、高寒草甸、高寒草原、高寒灌丛草甸、高寒荒漠、高山植被、湿地、水体、栽培植被、无植被区；

获取所述年度遥感数据在预设特征分类下的粗略分类植被特征数据；其中，所述预设特征分类包括波段反射率特征、植被指数特征、地形特征及气象特征；

基于所述真实植被类型数据和所述粗略分类植被特征数据，确定最优分类植被特征数据；

基于所述最优分类植被特征数据和所述年度遥感数据，得到所述高海拔区域的精细分类植被特征数据。

根据本发明提供的一种高海拔区域植被类型识别方法，所述反射率特征包括M个不同波段反射率、所述植被特征指数包括N个不同植被指数、所述地形特征包括P个不同地形因子及所述气象特征包括Q个不同气象因子时，所述获取所述年度遥感数据在预设特征分类下的粗略分类植被特征数据，包括：

获取所述年度遥感图像在所述M个不同波段反射率下的M*K个植被反射特征数据；其中，M、K分别为正整数；

获取所述年度遥感数据在所述N个不同植被指数下的N*L个植被指数特征数据；其中，N、L分别为正整数；

确定所述M*K个植被反射特征数据、所述N*L个植被指数特征数据、所述P个不同地形因子及所述Q个不同气象因子为所述年度遥感数据在预设特征分类下的粗略分类植被特征数据；其中，P、Q分别为正整数。

根据本发明提供的一种高海拔区域植被类型识别方法，所述获取所述年度遥感图像在所述M个不同波段反射率下的M*K个植被反射特征数据，包括：