[发明专利]基于遥感卫星影像的沿海滩涂盐度反演的方法

权利要求书

1.一种基于遥感卫星影像的沿海滩涂盐度反演的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

S1：选取数据源，获取影像数据；同时获取待研究区的采样滩涂含盐量数据；

S2：对所述步骤S1中的影像数据进行预处理；

S3：结合步骤S2预处理后的影像数据和步骤S1中获取的待研究区的采样滩涂含盐量数据提取采样点波段反射率和盐分指数数值；

S4：对影响因子与滩涂盐分数据进行分析，确定构建滩涂含盐量综合反演模型的变量因子，并构建多元回归模型；

S5：根据步骤S4中获得的变量因子，再构建基于多元回归模型的滩涂含盐量综合反演模型；

S6：滩涂含盐量综合反演模型的验证，利用滩涂含盐量遥感反演模型的公式计算得出多个验证样本与第二待研究区的滩涂含盐量的预测值，并进行回归模型的精度验证；

所述步骤S3中通过构建地表波谱反射率反演模型获得采样点波段反射率，所述地表波谱反射率反演模型构建的方法为：对所述影像数据进行预处理后，提取采样点各波段地表真实反射率值，通过双变量公式计算得到实测滩涂含盐量和地表波谱反射率之间的关系，获得对滩涂盐分响应敏感的波段，获得地表波谱反射率敏感因子；利用滩涂采样点含盐量与地表波谱反射率之间的函数表达式获得统计结果，构建地表波谱反射率反演模型；

所述步骤S3中利用遥感影像波段的组合在待研究区监测滩涂盐分，获取盐分指数；再利用曲线估计回归模型获得待研究区采样点的滩涂含盐量与盐分指数之间的关系，构建盐分指数与待研究区的滩涂含盐量之间的反演模型；

所述步骤S5具体步骤为：将滩涂含盐量作为因变量，影像波段、盐分指数分别作为自变量X₁，X₂；将因变量和自变量代入多元回归模型，采用多元线性回归分析方法，建立滩涂含盐量和自变量之间的回归关系，经过所述多元回归模型进行拟合获得复相关系R、判定系数R²、调整的决定系数R²、回归模拟的Sig值和回归系数，从而获得待研究区滩涂含盐量遥感反演综合模型为：S＝AX₁²+BX₂²+C；其中S为滩涂含盐量，A、B、C均为常数。

2.根据权利要求1所述的基于遥感卫星影像的沿海滩涂盐度反演的方法，其特征在于，所述步骤S1中的数据源为Landsat8OLI遥感影像；所述步骤S2中对所述步骤S1中的影像数据进行预处理包括：辐射校正、大气校正和裁剪，大气校正后的波段为1-7个波段。

3.根据权利要求2所述的基于遥感卫星影像的沿海滩涂盐度反演的方法，其特征在于，所述步骤S4的具体步骤为：

S41筛选变量因子：根据地表波谱反射率敏感因子、反射率、盐分指数筛选构建滩涂含盐量综合反演模型的变量因子；

S42构建多元回归模型：将若干个滩涂样本根据含盐量由高到低的顺序排列，从排序后的若干个滩涂样本中间隔选取作为验证样本用于模型的验证，将选出验证样本后剩余的若干个滩涂样本分成多个组，用于构建滩涂含盐量综合回归预测模型。

4.根据权利要求3所述的基于遥感卫星影像的沿海滩涂盐度反演的方法，其特征在于，所述步骤S6的具体步骤为：将所述验证样本和所述第二待研究区利用待研究区滩涂含盐量遥感反演综合模型的公式S＝AX₁²+BX₂²+C，得出所述验证样本和所述第二待研究区的滩涂含盐量的预测值，并进行多元回归模型精度验证，根据滩涂含盐量的预测值和滩涂含盐量的实测值之间的一致性指数据值IA，判断该滩涂含盐量遥感反演综合模型的可行性。

5.根据权利要求3所述的基于遥感卫星影像的沿海滩涂盐度反演的方法，其特征在于，所述步骤S6还包括在判断滩涂含盐量遥感反演综合模型的可行性后通过与基于影像数据的滩涂含盐量综合反演结果进行比较，判断该滩涂含盐量遥感反演综合模型的精度。