[发明专利]MODIS生物物理参数森林信息提取方法无效

专利信息
申请号: 201110336857.7 申请日: 2011-10-17
公开(公告)号: CN102629324A 公开(公告)日: 2012-08-08
发明(设计)人: 白丽明;林辉 申请(专利权)人: 林辉;白丽明
主分类号: G06K9/46 分类号: G06K9/46
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 410004 湖南省长沙市天心区韶山南*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: modis 生物 物理 参数 森林 信息 提取 方法
【说明书】:

所属技术领域

发明涉及一种MODIS卫星遥感影像森林信息提取的技术,尤其是能利用生物物理参数提高森林覆盖制图与森林类型识别精度遥感信息提取方法。

背景技术

目前,公知的遥感影像森林信息提取一般采用遥感影像光谱信息。通过计算机及遥感处理软件进行监督分类、非监督分类,实现森林制图。部分方法将遥感影像中纹理等空间结构信息加入作为分类辅助信息。但是,森林作为一种植被类型,区别于非生物探测目标,其生长演替过程中体现多种独特的生物物理特征,而传统方法并未将其规律引入森林识别规则,数据挖掘不足,难以获得理想的分类精度。

发明内容

为了克服现有的MODIS影像森林信息提取方法分类精度不能满足生产需要和森林类型识别能力较差的不足,本发明提供一种森林信息提取方法,该方法不仅能进行森林信息提取,而且能方便的利用MODIS卫星影像提供的生物物理参数产品有效提高森林覆盖制图和森林类型识别精度。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:在对采用的MODIS标准产品影像进行投影转换、制图区裁剪等预处理基础上,首先采用MOD09A1地表反射率产品,通过非监督分类、监督分类或亚像元分类等计算机图形学分类方法,进行基本森林信息提取;其次,利用森林类型物候差异特征,采用MOD13Q1植被指数产品,通过最小二乘法解算线性方程组的方法对增强型植被指数EVI进行亚像元处理,进而构建亚像元EVI时间序列剖面曲线,实现森林类型识别;再次,针对EVI时间序列分析存在物候期相似植被易有混淆的问题,采用描述MODIS数据多角度信息的MCD43A1BRDF/反照率参数产品,计算结构散射指数(SSI)与相对结构散射指数(RSSI)反映地物表面结构差异,并通过RSSI多时相分析建立土地覆盖类型识别规则,加入时间序列亚像元EVI分类,实现森林类型增强识别;最后,采用MOD15A2LAI/FPAR生物物理参数产品,通过敏感性分析和多时相分析,建立植被类型识别辅助知识规则,并耦合地表反射率计算机分类结果、亚像元EVI时间序列剖面曲线和BRDF参数多时相响应曲线,有机结合MODIS不同产品不同类型信息形成森林信息提取复合模型,实现森林信息的阶梯型变量叠加输入提取。

本发明的有益效果是,可以在大范围快速提取森林覆盖信息的同时,增加可识别森林类型的数量,提高森林制图精度。信息提取中仅采用MODIS标准产品数据,简单易行。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1是本发明的技术原理图;

图2是本发明实施例的森林信息提取结果图。

具体实施方式

在图1中,①基于地表反射率的计算机分类、②基于时间序列亚像元EVI的森林类型识别、③基于BRDF参数的森林类型增强识别、④生物物理参数辅助的森林信息复合提取等4个主要信息提取步骤为依次递进关系,通过MODIS基本影像信息和生物物理参数的逐级叠加,利用决策树模型实现森林信息提取。

在图2所示实施例中,选取湖南省为对象,采用2006年MODIS标准影像产品(MOD09A1地表反射率产品、MOD13Q1植被指数产品、MCD43A1 BRDF/反照率参数产品和MOD15A2LAI/FPAR产品),进行投影转换、研究区裁剪等预处理。首先利用2006年8月MOD09A1地表反射率产品,采用2-6-3波段组合,通过ART-MMAP亚像元分类方法,进行基本森林信息提取;其次,利用2006年全年23期MOD13Q1NDVI/EVI植被指数产品,通过最小二乘法解算线性方程组的方法对EVI进行亚像元处理,进而构建亚像元EVI时间序列剖面曲线,进行森林类型识别;再次,利用2006年秋冬7期MCD43A1 BRDF/反照率参数产品,计算SSI与RSSI,并通过RSSI多时相分析建立土地覆盖类型识别规则,加入时间序列亚像元EVI分类,进行森林类型增强识别;最后,采用2006年四季各1期(共4期)MOD15A2 LAI/FPAR生物物理参数产品,通过敏感性分析和多时相分析,建立植被类型识别辅助知识规则,并耦合ART-MMAP地表反射率亚像元分类结果、亚像元EVI时间序列剖面曲线和BRDF参数多时相响应曲线,形成森林信息提取复合模型,处理输出湖南省森林分布图。

本发明提出的MODIS森林生物物理参数森林信息提取方法大幅度提高了森林制图与森林类型识别精度,较现行常规分类方法精度提高26个百分点,具有重要的实用推广意义。

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