[发明专利]一种基于遥感影像的草地退化程度自动提取方法

摘要

本发明公开了一种基于遥感影像的草地退化程度自动提取方法。包括如下步骤首先获取待监测区域前后时相的卫星遥感影像数据，然后对影像进行预处理，剔除异常波段并进行大气校正。之后利用最小噪声分离变换进行波段优选，达到优化数据，集中草地退化信息的目的。然后确定分割尺度进行多尺度分割，以消除椒盐效应，之后利用NDVI指数与波段阈值剔除非草地对象，降低非草地对提取精度的影响。然后通过划分训练样本对不同退化程度草地进行提取，以达到草地退化程度自动提取的目的。本发明降低了数据处理量，提高提取效率，基本消除椒盐效应，能对草地退化信息进行有效提取，达到了理想的提取精度。

主权项

一种基于遥感影像的草地退化程度自动提取方法，其特征在于，包括如下具体步骤：步骤(1)数据获取：获取待监测区域的卫星遥感影像数据，包括两景前后时相的原始影像数据；步骤(2)数据预处理：对各个波段的光谱影像进行目视检查，确定由于大气或其他因素对光谱产生较大噪声的异常波段，对异常波段直接剔除，之后对影像数据依次进行辐射定标、镶嵌、裁剪和大气校正；步骤(3)最小噪声分离变换：将预处理后的前后时相影像数据进行叠加处理，对叠加后的影像进行最小噪声分离变换；步骤(4)多尺度分割：对步骤(3)处理后得到的数据进行多尺度分割，根据设定的波段数、光谱与形状标准参数，选择20，25，30，35，40，45，50，55，60，65，70，75，80，85，90共15个分割尺度对影像进行分割，最后目视判定观察对象内光谱均一性最好的则为最优分割尺度；步骤(5)在最优分割尺度下，对于每一个对象，如果光谱特征阈值满足逻辑或条件，则属于非草地对象集NG，则剩余对象集G均为草地；步骤(6)在影像对象集G上，根据先验知识，在每个退化类别区域内均匀选取训练样本，通过最近邻分类器，结合光谱、形状和纹理特征提取得到不同退化程度的草地，其中包含未退化、轻度退化、中度退化和严重退化等4种退化类型。