[发明专利]一种基于遥感大数据和云平台探测互花米草分布的方法

说明书

一种基于遥感大数据和云平台探测互花米草分布的方法，本发明涉及一种探测互花米草分布的方法。解决了现有遥感技术识别互花米草精度较低的问题，并从大数据和云平台入手实现互花米草时空分布检测。方法：一、生成互花米草样本库；二、生成两个基础影像集；三、融合为新的基础特征影像；四、计算7个参数；五、进行融合生成新影像；六、修改相关分割参数直至获取分割结果；七、获得训练样本和验证样本；八、获取互花米草空间分布信息。本发明实现了应用遥感技术准确快速探测获取互花米草入侵空间分布的问题，探测结果准确，提高了互花米草遥感分类的精度和可信度，具有可重复性和鲁棒性，对监测互花米草的遥感制图具有极其重要的意义。

技术领域

本发明涉及一种探测互花米草的分布方法。

背景技术

互花米草为多年生禾本植物，起源于美洲大西洋沿岸和墨西哥湾，具有有性和无性繁殖间距的特点，其种子、根茎和残体均可以进行繁殖生长，其繁殖能力强，耐盐耐淹且抗风浪，单株年均可繁殖近百株。因此，诸多国家根据其良好的繁殖能力和促淤造陆功能而广泛引种。我国于1979年引入互花米草，用于防风护堤和增加滩涂植被分布等。随着互花米草群落的不断扩张，快速侵占本土原生植被生态位，导致区域生物多样性锐减、生态系统受到破坏。因此，快速准确的绘制互花米草时空分布图，是有效加强互花米草防治管理和进一步完善滨海湿地生态系统稳定的重要基础。

但是，由于互花米草主要分布在河口等滩涂以及潮间带上，受到潮汐影响严重，呈现周期性水淹状态，且受到海堤、围栏和保护区限制，常规观测方法难以准确探测互花米草时空分布变化。

发明内容

本发明为了解决现有的遥感技术无法准确探测互花米草时空分布的问题，从而提供一种基于遥感大数据和云平台探测互花米草的分布方法。

本发明基于遥感大数据和云平台探测互花米草的分布方法按照以下步骤进行：

步骤一：利用Google Earth Engine云平台构建样本库：将探测地区的进行人工样本点构建，并与野外采集样本点进行合并，生成互花米草样本库；

步骤二：在Google Earth Engine云平台上，构建研究时间范围内的Sentinel-1影像集，并筛选出VV和VH波段；再筛选云量低于10％的得到Sentinel-2影像集，同时筛选出B2、B3、B4、B8、B11和B12波段；

步骤三：对步骤二的Sentinel-1影像集和Sentinel-2影像集利用ee.ImageCollection.median和ee.ImageCollection.clip命令处理为以研究区为边界的两个均值影像，并将处理后的两个均值影像利用addBands命令进行融合，最后将两个影像Sentinel-2MSI影像和Sentinel-1SAR影像融合为新的基础特征影像；

步骤四：利用步骤二的筛选结果，计算7个参数：水体指数NDWI、归一化水体指数mNDWI、自动水体提取指数AWEI_sh和AWEI_nsh、植被指数NDVI和雷达波段的衍生指数SAR_S、SAR_D，相关参数的计算公式如下：

NDWI＝(kB3-kB8)/(kB8+kB3)

mNDWI＝(kB3-kB11)/(kB8+kB11)

AWEI_sh＝kB2+2.5×kB3–1.5×(kB8+kB11)-0.25×kB12

AWEI_nsh＝4×(kB2–kB11)–(0.25×kB8+2.75×kB12)

NDVI＝(kB8-kB4)/(kB8+kB4)

SAR_S＝kVV+kVH

SAR_D＝kVV–kVH