[发明专利]一种基于时序遥感观测数据的人工林种植时间自动检测方法

权利要求书

1.一种基于时序遥感观测数据的人工林种植时间自动检测方法，其特征在于通过时序遥感数据自动获取其种植时间，不需要其他先验知识，包括以下步骤

1)获取遥感影像；

2)对所述遥感影像进行预处理；

3)对所述遥感影像进行人工林种植范围提取；

4)在所述遥感影像的人工林种植范围进行人工林种植时间信息提取，所述人工林种植时间的信息提取包括以下步骤：

a通过多卫星平台地表反射率交叉定标，选择沙地、裸土以及植被典型地物区域作为交叉标定区域；

b窗口平滑时序影像并提取时序植被指数，以平滑目标影像作为时间窗口中心，联合时间窗口内的影像数据进行平均处理作为平滑目标影像的值，通过窗口平滑后的时序影像集提取一种植被指数波段作为突变探测的实施目标，可选植被指数包含：差值植被指数DVI、比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI、土壤调节植被指数SAVI；

c时序曲线子空间划分与判断指标计算，在获得平滑处理的长时序植被指数曲线的基础上，将长时序曲线划分成不同的子空间，对各时间点前后子空间内的时序植被指数分别进行线性拟合，获取前后子空间各自的拟合线斜率，采用前后子空间的斜率差作为突变探测的判断指标；

d突变点确定,对所述斜率差的最大值作为该突变点发生时间；

5)在所述时间信息提取中选择突变点并优化所述突变点的精度以输出种植时间点。

2.根据权利要求1所述一种基于时序遥感观测数据的人工林种植时间自动检测方法，其特征在于，所述人工林种植范围提取包括：

①选择训练样本及配置分类指数；

利用经过预处理后的遥感影像进行假彩色合成以选择用于人工林分布提取的样本，除了遥感卫星自身的光谱反射信息外，选择以下指数建立样本特征空间：归一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI、土壤调解植被指数SAVI、归一化沙地指数NDSI、新型水体指数NWI、归一化建筑指数NDBI；

②训练分类器并分类最新影像；将样本点输入随机森林分类器进行训练，根据所选样本的在反射光谱以及特征指数中的不同特征取值空间来进行类别判断，建立分类规则，在不同的表征指数中具有特定的取值空间，其中，输入指标包括：蓝光波段-Blue、绿光波段-Green、红光波段-Red；近红外波段-NIR以及两个短波红外波段-SWIR1、SWIR2的反射率；各项指数包括归一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI、土壤调解植被指数SAVI、归一化沙地指数NDSI、新型水体指数NWI、归一化建筑指数NDBI；

③对所述最新影像进行精度验证与改进，将所选样本集合按照7:3的比例进行随机划分，70％用于分类获得一个分类结果，30％用于验证该分类结果的精度。

3.根据权利要求1所述一种基于时序遥感观测数据的人工林种植时间自动检测方法，其特征在于，优化所述突变点的精度的方法包括查找不同平滑窗口尺度对应的适宜子空间尺度以输出种植时间，包括以下步骤：

(1)在阈值空间内对平滑窗口尺度及子空间尺度进行循环设置，所述阈值空间为1-9；

(2)若根据时序突变指标检测得到人工林植被指数合理突变点，则判定为该平滑窗口尺度对应的适宜子空间尺度，输出种植时间；

(3)若判定结果不合理，则判定为非适宜子空间尺度，并对子空间尺度进行扩大，再根据突变指标序列计算结果确定是否检测合理突变点；如果检测成功，停止调整，输出种植时间，否则，继续调整子空间尺度并进行类似判断；

(4)通过调整平滑窗口仍不能找到合理的突变点，则根据多子空间尺度和多平滑窗口大小下时序突变指标排序结果，选择最大值发生时间最为频繁点为突变点，确定种植时间。

4.根据权利要求1所述一种基于时序遥感观测数据的人工林种植时间自动检测方法，其特征在于，所述遥感影像预处理包括辐射定标、大气校正、几何校正和正射校正。

5.根据权利要求1所述一种基于时序遥感观测数据的人工林种植时间自动检测方法，其特征在于，所述平滑目标影像的公式为

其中，x₀为平滑中心数据，n为窗口大小，平滑目标影像两侧影像数量为w。