[发明专利]基于比例信息的林地被动微波混合像元分解方法

摘要

本发明的基于比例信息的林地被动微波混合像元分解方法，属于遥感图像处理的技术领域。该方法的应用条件是林地被动微波遥感数据和林地图像数据，方法包括如下过程：1)通过颜色空间转换、阈值分割，计算林地图像中针叶林和阔叶林的比例信息，2)建立林地被动微波混合像元分解模型，3)林地被动微波混合像元分解模型求解，获得阔叶林组分亮温和针叶林组分亮温。本发明可以获得观测地区更为准确的林地信号，有助于森林的微波传输特性和林地相关参数反演研究，也有助于其它相关科学问题的解决和实现，进一步推动遥感面向全球的实时、精确的植被参数监测。

主权项

一种基于比例信息的林地被动微波混合像元分解方法，有以下步骤，（一）采用数字图像处理的方法从采集得到的林地图像中获得针叶林和阔叶林的比例信息，对测试数据中针叶林、阔叶林、混合针阔叶林类型图像的色调H、亮度I和饱和度S分别进行统计平均，得到三类林地图像HIS直方图信息；对测试图像中的林地类型进行分类：（a）阔叶林图像需满足条件：对于色调采用OTSU自适应阈值分割，分割后的色调的阈值范围HT∈[T1  T2]，其中，T1、T2分别是阔叶林色调阈值的最小值和最大值；饱和度直方图基本只有一个峰值；（b）针叶林图像需满足条件：对于色调采用OTSU自适应阈值分割，分割后的阈值色调的阈值范围HT∈[T3  T1)，其中，T3是针叶林色调阈值的最小值；饱和度直方图基本只有一个峰值；（c）混合针阔叶林图像满足条件：饱和度直方图具有双峰值，并将混合针阔叶林图像中色调值大于等于T1的像素定义为阔叶林，将色调值小于T1的像素定义为针叶林；计算比例信息：阔叶林类型在林地图像中所占的比例信息α=CB/(M×N），其中，CB代表林地图像中阔叶林像元个数，M和N分别代表采集图像的宽和高；针叶林类型的比例信息β=1‑α；（二）假设观测地区中针叶林组分亮温TN相同、阔叶林组分亮温TB相同，对于观测地区连续采集得到的m个被动微波混合像元亮温TM，已知被动微波混合像元对应的林地图像中阔叶林和针叶林的比例信息，通过公式TM(i)=α(i)TB+β(i)TNi=1,2,K,m建立林地被动微波混合像元分解模型，求解被动微波混合像元中阔叶林和针叶林的组分亮温，公式中TM(i)是第i个被动微波混合像元亮温，α(i)是第i个被动微波混合像元对应的林地图像中阔叶林的比例，β(i)是第i个被动微波混合像元对应的林地图像中针叶林的比例；（三）选取R作为目标函数，ξ为事先给定的阈值，目标函数R定义为： R = Σ i = 1 m ( T M ( i ) - α ( i ) T B - β ( i ) T N < ξ ; 最后，采用非负最小二乘法迭代运算求得TM(i)的最优解，即求得观测地区林地混合像元中针叶林和阔叶林的组分亮温。