[发明专利]一种湖泊蓝藻水华面积提取方法在审
| 申请号: | 202310037803.3 | 申请日: | 2023-01-10 |
| 公开(公告)号: | CN116342683A | 公开(公告)日: | 2023-06-27 |
| 发明(设计)人: | 苏涛;徐良泉;崔杏园 | 申请(专利权)人: | 安徽理工大学 |
| 主分类号: | G06T7/62 | 分类号: | G06T7/62;G06F17/18;G06F16/29 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 232001 安徽*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 湖泊 蓝藻 面积 提取 方法 | ||
1.一种湖泊蓝藻水华面积提取方法,其特征在于,包括:
步骤1,根据蓝藻水华监测时间和地理位置,选择光学遥感影像数据,并对遥感影像数据进行数据的预处理;
步骤2,计算研究区域NDVI和FAI;
步骤3,根据坡度与统计分析的方法确定NDVI阈值,获得基于NDVI的研究区域蓝藻水华面积和空间分布;
步骤4,根据FAI-L法确定FAI阈值,获得基于FAI的研究区域蓝藻水华面积和空间分布;
步骤5,对分别采用NDVI与FAI提取蓝藻水华结果进行对比分析,认为两种方法提取的蓝藻水华重叠部分是真实蓝藻水华区域,从而获得研究区蓝藻水华面积和空间分布。
2.根据权利要求1所述的一种湖泊蓝藻水华面积提取方法,其特征在于,所述步骤1包括:
步骤6,根据蓝藻水华监测时间和研究区域特点,选择合适的光学遥感影像数据,例如Landsat系列和Sentinel-2遥感影像数据;
步骤7,遥感影像数据预处理环节,包括大气校正、辐射校正和几何校正环节。
3.根据权利要求1所述的一种湖泊蓝藻水华面积提取方法,其特征在于,所述步骤2包括:
步骤8,计算NDVI指数,公式如下:
NDVI=(ρnir-ρred)/(ρnir+ρred)
其中:ρred为红光波段反射率,ρnir为近红外波段反射率;
步骤9,计算FAI指数,公式如下:
FAI=ρnir-ρn′ir
其中ρn′ir为插值反射率,ρred,ρnir,ρswir分别对应红色、近红外、短红外波段反射率,λred,λnir,λswir分别对应红光、近红外、短红外波段的中心波长。
4.根据权利要求1所述的一种湖泊蓝藻水华面积提取方法,其特征在于,所述步骤3包括:
步骤10,利用ENVI软件中的Slope工具进行坡度计算,将坡度等级分为30级,得到NDVI的坡度图;
步骤11,利用ArcGIS软件中的自然间断点(Jenks)分级法,将NDVI的坡度图分为高坡度和低坡度两类。将高坡度像元记为1,低坡度像元记为0;
步骤12,提取高坡度像元所对应的NDVI值,统计NDVI值的均值作为NDVI阈值,获得基于NDVI的研究区域蓝藻水华面积和空间分布。
5.根据权利要求1所述的一种湖泊蓝藻水华面积提取方法,其特征在于,所述步骤4包括:
步骤13,利用ArcGIS软件中的创建随机点工具,在研究区域创建随机点(大于500个),将同一点处的NDVI值与FAI值分别赋予随机点;
步骤14,确定NDVI与FAI回归参数,建立回归模型(FAI-L模型);
步骤15,将NDVI阈值带入FAI-L中计算得到FAI阈值;
步骤16,获得基于FAI的研究区域蓝藻水华面积和空间分布。
6.根据权利要求1所述的一种湖泊蓝藻水华面积提取方法,其特征在于,所述步骤5包括:
步骤17,将基于NDVI和FAI提取结果中判断为蓝藻水华的像元记为1,非蓝藻水华区域记为0,两幅影像相叠加,叠加后值为2的区域判定为蓝藻水华区域;
步骤18,统计叠加后像元值为2的数目,结合遥感影像空间分辨率,获得蓝藻水华面积。
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