[发明专利]基于高光谱遥感的胡杨林春尺蠖灾害监测方法

权利要求书

1.一种基于高光谱遥感的胡杨林春尺蠖灾害监测方法，其特征在于包括以下步骤：

第一步，通过光谱仪对样木进行光谱测定，获得监测区域内所有胡杨的地面高光谱数据，之后进入第二步；

第二步，分别对获取的健康胡杨及受害胡杨的地面高光谱数据进行处理，之后进入第三步；其中，对胡杨的地面高光谱进行处理，包括：

(1)高光谱数据：原始光谱数据处理，光谱仪测定胡杨叶片时获得的数据为植物光谱反射值，根据植物光谱反射值与白板光谱反射值求取植被光谱反射率，计算公式如下式：

其中：Ref_i为植物第i波段的光谱反射率；DN_i为植物第i波段的光谱反射值；DN_i0为白板第i波段的光谱反射值；ρ_i为第i波段的光谱校正系数，取值99％；

(2)对每个样叶进行多次重复观测，求取该叶片的光谱反射率，即将每次观测的数据均进行步骤(1)的处理之后，求取每次观测的样叶的光谱反射率，计算该样叶的光谱反射率的平均值作为该叶片的最终光谱反射率；

(3)对经过步骤(2)处理的各样叶光谱曲线进行平滑处理，之后进入第二步；

第三步，对胡杨的地面高光谱进行特征分析，分析春尺蠖危害程度与胡杨的地面高光谱红边特征参数之间的关系，采用红边效应监测胡杨林春尺蠖灾害程度，之后进入第四步；其中，对胡杨的地面高光谱进行特征分析，包括：

(1)根据春尺蠖胁迫下的胡杨叶片光谱特征，分别定义红边、蓝边、绿峰、红谷、黄边相结合的17个红边特征参数，提取胡杨林光谱的红边特征参数；

(2)采用微分光谱法强调光谱曲线的变化和压缩均值影像，其中，一阶、二阶微分光谱的计算公式如下：

一阶微分光谱ρ′(λ_i)计算公式：

ρ′(λ_i)＝[ρ(λ_i+1)-ρ(λ_i-1)]/2Δλ (2)

其中，λ_i为i处的波段；ρ′(λ_i)为波段λ_i处的一阶微分光谱；λ_i+1为波段λ_i的下一个波段；λ_i-1为波段λ_i的上一个波段；ρ(λ_i+1)为波段λ_i+1的反射率；ρ(λ_i-1)为波段λ_i-1的反射率；Δλ为相邻两波段间的波长间隔；

二阶微分光谱ρ″(λ_i)计算公式：

ρ″(λ_i)＝[ρ′(λ_i+1)-ρ′(λ_i-1)]/2Δλ

＝[ρ(λ_i+1)-2ρ(λ_i)+ρ(λ_i-1)]/Δλ² (3)；

其中，λ_i为i处的波段；ρ″(λ_i)为波段λ_i处的二阶微分光谱；λ_i+1为波段λ_i的下一个波段；λ_i-1为波段λ_i的上一个波段；ρ′(λ_i+1)为波段λ_i+1处的一阶微分光谱；ρ′(λ_i-1)为波段λ_i-1处的一阶微分光谱；Δλ为相邻两波段间的波长间隔；ρ(λ_i+1)为波段λ_i+1的反射率；ρ(λ_i-1)为波段λ_i-1的反射率；ρ(λ_i)为波段λ_i的反射率；

(3)胡杨林微分光谱进行分析，不同健康状况下的胡杨微分光谱曲线存在明显差异，随着病虫害危害程度的加重，一阶微分光谱红边位置发生“蓝移”；

第四步，构建基于红边特征参数的胡杨林春尺蠖灾害卫星遥感监测模型，之后进入第五步；

第五步，将待监测区域的Hyperion数据带入基于红边特征参数的胡杨林春尺蠖灾害卫星遥感监测模型，即可反演出待监测区域的春尺蠖灾害危害程度信息，结束。

2.根据权利要求1所述的基于高光谱遥感的胡杨林春尺蠖灾害监测方法，其特征在于第四步中，构建基于红边特征参数的胡杨林春尺蠖灾害卫星遥感监测模型的步骤如下：

(1)选取合适的卫星遥感数据源和合适的波段进行胡杨林春尺蠖危害程度监测，获取Hyperion数据；

(2)将Hyperion数据经过数据预处理，剔除坏波段和重复波段；

(3)构建胡杨林春尺蠖灾害卫星遥感监测模型，将变量代换为取对应Hyperion数据所对应的波段；

(4)分别采用一元线性方程和多元线性方程构建基于红边特征参数的胡杨春尺蠖危害程度反演模型，其中，一元线性回归模型的结构形式为：

y＝a+bx (4)

式中：a，b为待定参数；

其中，多元线性回归模型的结构形式为：

y_a＝β₀+β₁x_1a+β₂x_2a+…+β_kx_ka (5)

式中：β₀、β₁、…、β_k为待定系数；

(5)分别计算基于一次线性方程的胡杨林春尺蠖灾害卫星遥感监测模型和基于多元线性方程的胡杨林春尺蠖灾害卫星遥感监测模型的拟合决定系数、预测决定系数和均方根误差，对胡杨春尺蠖危害程度进行预测，将预测结果与实测结果进行比较，评价每个模型精度，选定基于多元线性方程的胡杨林春尺蠖灾害卫星遥感监测模型作为基于红边特征参数的胡杨林春尺蠖灾害卫星遥感监测模型。