[发明专利]一种基于光谱遥感影像的养殖紫菜生物量测定方法

摘要

本发明提供一种基于光谱遥感影像的养殖紫菜生物量测定方法，是基于养殖海藻的反射率光谱与其生物量相关关系，选定特征光谱波段及特征参数，构建了养殖紫菜的多光谱遥感监测模型。根据模型，通过对多光谱遥感图像的反演，获得大面积紫菜生物量的实时无损监测。本发明给出了一种新的养殖经济海藻的生物量测定方法，该方法具有实时无损、高通量及有效减少大量外业调查工作量等优点。该方法可以应用到养殖经济海藻的生长监测中，并可为海洋养殖数字化提供理论和实验基础。本发明方法相比传统地面采样测定方法，省时省力，能达到对目标区域的无损大面积测定，同时比卫星遥感测定精度高，获取及时，测定的时效性好。

主权项

1.一种基于光谱遥感影像的养殖紫菜生物量测定方法，其特征在于，所述的方法包括如下的步骤：1)获取目标区高分辨率多光谱近地遥感图像：在待测定的目标区域，于晴朗或者少云的中午前后，待养殖海藻完全露出水面，利用无人机搭载高分辨率多光谱仪和运动相机于目标区域上方高度40m处高度进行往返拍摄，航线间距为2m，获取多光谱影像；光谱反射校准数据获取：将光谱反射校准板置于地面，利用无人机搭载像素为1280*960pixels，视角47.2°的高分辨率多光谱仪和运动相机起飞离地2‑5米悬停，多光谱相机对校准板拍摄2‑3组5通道多光谱数据，获得反射校准板影像以用于多光谱的反射率校准；2)遥感图像数据预处理：将获取的高分辨率多光谱影像利用Pix4D软件的自动空中三角测量功能，进行自动空中三角测量，加载需要拼接和正射纠正的数据，并逐波段加载步骤1)获取的反射校准面板影像数据，输入反射率，自动处理获取的多光谱影像；3)将处理后的多光谱影像在ENVI5.1软件中执行波段光谱运算小程序，选取近红外波段ρ_NIR、红边波段ρ_RE和红光波段ρ_R为生物量相关的特征波段，利用波段运算小程序提取其中的植被指数；其中比值植被指数RVI＝ρ_NIR/ρ_R；差异植被指数DVI＝ρ_NIR‑ρ_R；归一化植被指数NDVI＝(ρ_NIR‑ρ_R)/(ρ_NIR+ρ_R)；4)光谱植被指数代入模型，估测生物量，其中回归模型公式如下：Biomass(g/m²)＝235.30DVI+12.91RVI+8.90NDVI+8.52，计算目标区域养殖海藻的生物量。