[发明专利]一种基于高光谱影像的植被冠层阴阳叶判别方法

权利要求书

1.一种基于高光谱影像的植被冠层阴阳叶判别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，对高光谱原始影像进行预处理，得到目标高光谱反射率影像；

S2，逐步对植被信息进行提纯；

S2-1，基于步骤S1的目标高光谱反射率影像计算550-750nm吸收谷深度；

S2-2，对S2-1中的吸收谷深度进行阈值的设定，并生成0-1二值掩膜图，0值代表背景，1值代表目标植被信息；

S2-3，将S2-2中的二值掩膜图与S1中的目标高光谱反射率影像进行空间运算，得到初步提取的植被信息遥感影像；

S2-4，基于步骤S2-3中的初步提取的植被信息遥感影像构建并计算红边植被识别指数REVI，红边植被识别指数REVI的计算公式为：

其中，Ref₆₇₀、Ref₇₅₀分别指地物在670nm和750nm波段处的反射率值，band1和band2分别指750nm和670nm的波段值；

S2-5，对S2-4中的REVI指数进行阈值的设定，并生成0-1二值掩膜图，0值代表背景，1值代表进一步提纯的目标植被信息；

S2-6，将S2-5中的二值掩膜图与S2-3中的初步提取的植被信息遥感影像进行空间运算，得到进一步提纯后的植被信息遥感影像；

S2-7，基于步骤S2-6中的进一步提纯后的植被信息遥感影像构建并计算比值植被指数SRVI，比值植被指数SRVI的计算公式为：

其中，Ref₅₅₀、Ref₆₀₀分别指地物在550nm、600nm波段处的反射率值；

S2-8，对S2-7中的SRVI指数进行阈值的设定，并生成0-1二值掩膜图，0值代表背景，1值代表最终的目标植被信息；

S2-9，将S2-8中的二值掩膜图与S2-6中的进一步提纯后的植被信息遥感影像进行空间运算，得到最终的目标植被信息遥感影像；

S3，利用步骤S2的最终的目标植被信息遥感影像，构建并计算植被冠层阴阳叶识别指数VAI，植被冠层阴阳叶识别指数VAI的计算公式为：

其中，Ref₇₀₅、Ref₇₅₀、Ref₈₀₀、分别指地物在705nm、750nm和800nm波段处的反射率值；

S4，基于步骤S3中的植被冠层阴阳叶识别指数VAI，利用阈值分类法提取植被冠层的阴叶和阳叶的空间分布信息，得到最终的植被冠层阴阳叶空间分布图。

2.根据权利要求1所述的一种基于高光谱影像的植被冠层阴阳叶判别方法，其特征在于，步骤S1中对高光谱原始影像的预处理包括利用标准白板和暗电流校正得到目标影像反射率图，以及对获得的目标影像反射率图进行中值滤波，最终得到平滑降噪后的目标高光谱反射率影像。

3.根据权利要求1所述的一种基于高光谱影像的植被冠层阴阳叶判别方法，其特征在于，步骤S2中利用决策树的分类方法对目标植被信息进行逐步提纯。