[发明专利]一种多指数决策的浒苔混合像元分解方法

说明书

本发明提供了一种多指数决策的浒苔混合像元分解方法，基本步骤为：数据预处理；计算预处理后影像的4个植被指数，得到各植被指数的灰度图，并利用最大类间方差法对各灰度图进行阈值分割；将像元分类为海水像元、浒苔像元和待定像元；获取端元集合及用于DVI线性分解的端元DVI阈值；将待定像元进一步分类为海水像元和浒苔像元；更新端元集合及用于DVI线性分解的端元DVI阈值；像元丰度计算。本发明提供的方法科学合理，考虑了多个植被指数进行像元分类的优势，顾及混合像元对端元提取的影响，并优化了像元丰度计算方式，可在一定程度上提高浒苔混合像元分解方法的精度。

技术领域

本发明属于海洋遥感探测技术领域，具体涉及一种多指数决策的浒苔混合像元分解方法。

背景技术

近年我国黄海浒苔灾害频发，对海洋生态环境及经济均造成一定负面影响。中低空间分辨率卫星遥感凭借其大幅宽、高时间分辨率的特点，已成为浒苔灾情动态监测的主要技术手段之一。然而，中低分辨率遥感影像中存在的混合像元对浒苔覆盖面积估算造成一定干扰，因此通过对中低分辨率遥感影像中的混合像元进行分解，可以提高浒苔覆盖面积估算精度。

现有适用于中低分辨率遥感影像的浒苔混合像元分解方法以植被指数线性分解为主，其难点在于端元选取。图像端元提取法中，基于高分辨率影像的人工解译法耗时长且无法确保任一景中低分辨率影像均有准实时高分辨率影像与之对应；基于单一植被指数分类结果的自动选取法未充分考虑单一植被指数分类结果存在的误差及混合像元的影响。鉴于此，本发明基于多植被指数进行浒苔像元分类的优势，利用多个植被指数投票表决出待定像元并通过线性分解对待定像元进行分类；采用“3×3”窗口对端元进行筛选，凭借中低分辨率影像即可自动获取端元信息并降低了混合像元对端元提取造成的干扰；采用新的浒苔丰度计算规则对混合像元丰度进行计算，减少了像元分类误差对丰度计算的影响，使所得浒苔丰度更贴合实际。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为解决中低分辨率影像浒苔混合像元植被指数线性分解中端元获取困难的问题，本发明提供了一种多指数决策的浒苔混合像元分解方法，以自动获取顾及多植被指数优势及混合像元影响的端元信息，并获得更为合理的像元丰度值。

(二)技术方案

本发明包含以下步骤：

(1)获取浒苔研究区遥感影像Im，并对其进行预处理，得到处理后的影像I，大小为row×col；

其中，预处理步骤为：辐射定标、几何校正、图像裁剪、陆地掩膜和云掩膜；

(2)计算影像I的归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI、差值植被指数DVI和增强植被指数EVI，得到各植被指数的灰度图g_index，分别为g_NDVI、g_RVI、g_DVI和g_EVI，并采用最大类间方差法对所得灰度图进行阈值分割，得到各二值图G_index，分别为G_NDVI、G_RVI、G_DVI和G_EVI；

其中，G_index中各像元的取值为0或1，0代表该处为海水，1代表该处为浒苔；

(3)利用步骤(2)所得的各二值图G_index对I中各像元pixel(i,j)进行分类，将其归类至像元集合P，包括浒苔像元集合P_algae、海水像元集合P_seawater和待定像元集合P_candidate；

其中，(i,j)代表第i行的第j列，i＝1,2,…,row，j＝1,2,…,col；