[发明专利]一种基于像素单元的人为干扰指数构建方法

权利要求书

1.一种基于像素单元的人为干扰指数构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：基于像素单元的土地利用干扰系数构建；

S2：地表生态状况指标构建；

S3：道路邻近干扰指标构建；

S4：层次分析法加权融合构建人为干扰指数；

所述S1具体包括：

S10：对遥感影像数据进行预处理，包括辐射定标和大气校正；

S11：根据研究区特点，建立土地利用分类体系，提取光谱特征、指数特征、纹理特征等并利用support vector machines(SVM)分类器提取土地利用信息；

S12：根据土地利用类型受人为干扰程度确定土地利用干扰系数，并赋值计算获得土地利用干扰系数指标IC；

所述S2具体包括：

S20：在遥感数据预处理的基础上，计算归一化植被指数(Normalized DifferenceVegetation Index，NDVI)，同时利用缨帽变换计算湿度分量(Wetness)；

S21：采用均值加权的方法融合NDVI和Wetness获得地表生态状况指标EV；

所述S3具体包括：

利用open street map(OSM)提供的道路数据，按照道路承载力和人为干扰程度对道路划分等级，根据道路等级生成距离不同的缓冲区，并以多层缓冲区表示同一道路不同范围内的干扰差异，对各层缓冲区赋值计算获得道路邻近干扰指标BIV；

所述S4具体包括：

S40：将所述S12、S21和S3所有指标数值归一化到0-1范围内，使所述所有指标在同一量纲标准下发挥作用；

S41：根据所述S10～S12中获得的各指标的相对重要程度，构建判断矩阵，计算各指标对应权重；

S42：将所述S40指标归一化和S41的权重基础上对人为干扰的正负影响，加权融合获得人为干扰指数HDI。

2.根据权利要求1所述的一种基于像素单元的人为干扰指数构建方法，其特征在于，所述NDVI的定义为：

其中，NIR是近红外波段，RED是红光波段。

3.根据权利要求1所述的一种基于像素单元的人为干扰指数构建方法，其特征在于，所述Wetness的定义为：

Wetness＝0.0315ρ₁+0.2021ρ₂+0.3102ρ₃+0.1594ρ₄-0.6806ρ₅-0.6109ρ₇

其中，Wetness为湿度分量，ρ_i(i＝1，2，…，5，7)为Landsat TM影像各波段的反射率。

4.根据权利要求1所述的一种基于像素单元的人为干扰指数构建方法，其特征在于，所述EV定义为：

EV＝(NDVI+Wetness)/2

其中，EV为地表生态状况指标，NDVI为归一化植被指数,Wetness为湿度分量。

5.根据权利要求1所述的一种基于像素单元的人为干扰指数构建方法，其特征在于，所述S40中的归一化定义为：

其中X为指标归一化结果，x_i为指标像素值，x_min为指标最小值，x_max为该指标最大值。

6.根据权利要求1所述的一种基于像素单元的人为干扰指数构建方法，其特征在于，所述HDI的定义为：

HDI＝IC×w₁+BIV×w₂+(1-EV)×w₃

其中，HDI为人为干扰指数，IC为土地利用干扰系数，BIV为道路邻近干扰指数，EV为地表生态状况，w_i(i＝1，2，3)为各指标权重。