[发明专利]一种基于SG滤波的森林变化快速识别方法

说明书

本发明涉及一种基于SG滤波的森林变化快速识别方法，通过将原始数据进行加权求和运算得到描述该像元与森林偏离程度的森林特征指数IFZ，利用SG滤波的特性构造降噪循环，重建研究时间范围内IFZ的时间序列数组，根据连续三次SG滤波得到的新时间序列和权重，判断是否满足迭代终止条件，若不满足，则迭代地进行SG滤波，直到满足迭代终止条件；此时因SG滤波在滤除噪声的同时可以确保信号的形状、宽度不变，且SG滤波平滑的是高频的信号部分，即噪声点，平滑滤波能够消除可能产生的干扰。解决了森林特征指数IFZ噪点较多导致分析结果误差大的问题。

技术领域

本发明涉及森林资源动态变化监测技术领域，具体涉及一种基于SG滤波的森林变化快速识别方法。

背景技术

森林资源监测是指对森林资源的数量、质量、空间分布及其利用状况进行定期定位的分析、观测和评价等工作。通过对森林动态变化的研究，可以及时了解森林资源的数量和质量，掌握森林资源的消长变化规律和趋势，分析影响与制约森林生长的自然、经济和社会客观条件，建立或更新森林资源档案，对揭示生态系统环境变化及植被恢复和重建布局等具有重要意义。随着社会经济的快速发展，城市面积的扩张速度逐渐变快，农业用地面积不断增加，导致森林面积越来越小。森林监测有利于森林的动态分析，预测森林的变化趋势，为森林面积监测以及制定森林保护政策提供依据。

在动态变化监测算法方面，有许多学者针对各种不同空间分辨率的遥感影像提出了许多土地覆盖和植被的变化检测算法。这些变化检测一般对不同时期的森林影像进行分析，提取变化信息。其中森林特征指数值IFZ是一种常用的森林监测指数。但是，该森林特征指数值IFZ具有较多的噪点，易导致分析结果误差较大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于SG滤波的森林变化快速识别方法，用于解决森林特征指数IFZ噪点较多导致分析结果误差大的问题。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案为：

本发明提供了一种基于SG滤波的森林变化快速识别方法，包括以下步骤：

获取一个连续时间段内的多幅森林图像，每幅森林图像为监测范围内相应时间点的森林图像；

对于每一幅森林图像的每个像元，计算森林特征指数IFZ，从而得到每个森林像元连续时间段内的一组原始IFZ值；

对所述每个森林像元的一组原始IFZ值，进行初次SG滤波，将初次滤波后的数据中每个时间点的数据与原始IFZ值中相应时间点的数据进行比较，取其中的最小值组成初次重构数据；同时根据初次滤波前后的数据大小，计算各像元各年的权重；

将初次重构数据再次进行SG滤波，将再次滤波后的数据中每个时间点的数据与原始IFZ值中相应时间点的数据进行比较，取其中的最小值组成再次重构数据；

对新的重构数据又一次进行SG滤波，将又一次滤波后的数据中每个时间点的数据与原始IFZ值中相应时间点的数据进行比较，取其中的最小值组成又一次重构数据；

根据连续三次SG滤波得到的新时间序列，以及所述权重，判断是否满足迭代终止条件，若不满足，则迭代地进行SG滤波，直到满足所述迭代终止条件；

满足所述迭代终止条件后，输出结果；判断每个像元在每个时间点上是否表示森林像元，从而判断监测范围内森林变化情况。

本发明的有益效果：