【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于生態(tài)保護(hù)，尤其涉及一種基于最優(yōu)尺度的植被覆蓋度計(jì)算方法。
技術(shù)介紹
1、植被狀況作為生態(tài)系統(tǒng)重要的組成部分，植被對維護(hù)生態(tài)平衡、流域水文循環(huán)具有重要的調(diào)節(jié)作用。植被覆蓋度(fractional?vegetation?cover,?fvc)是指地面植被垂直投射面積與區(qū)域總面積的比例，可用于了解地表植被狀況及區(qū)域生態(tài)環(huán)境所存在的問題。因此，了解植被覆蓋情況對于生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)性和保護(hù)至關(guān)重要。
2、關(guān)于植被覆蓋度的計(jì)算方法主要有經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头?、植被指?shù)法和像元分解模型法。由于像元分解模型中的像元二分模型具有計(jì)算模型簡單可靠、數(shù)據(jù)參數(shù)通用易得、反演精度較高的優(yōu)點(diǎn)，因此常用來反演區(qū)域的植被覆蓋度。但由于研究區(qū)范圍大小的變動(dòng)，會(huì)對植被覆蓋度的計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生影響，難以獲得研究區(qū)準(zhǔn)確的植被覆蓋度。為此本專利技術(shù)提出一種基于最優(yōu)尺度的植被覆蓋度計(jì)算方法。本專利技術(shù)基于半變異函數(shù)，獲取區(qū)域植被本征尺度，進(jìn)一步確定該地區(qū)植被覆蓋度計(jì)算最優(yōu)尺度并進(jìn)行植被覆蓋度計(jì)算，實(shí)現(xiàn)該地區(qū)植被覆蓋度更加精細(xì)的計(jì)算結(jié)果。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于最優(yōu)尺度的植被覆蓋度計(jì)算方法，旨在解決上述
技術(shù)介紹
中提出的問題。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：
3、一種基于最優(yōu)尺度的植被覆蓋度計(jì)算方法，包括以下步驟：
4、步驟1、植被覆蓋像元二值化；
5、步驟2、植被覆蓋空間自相關(guān)范圍確定；
6、步驟3、粗化算法-植被
7、進(jìn)一步的，所述步驟1的具體過程如下：
8、利用歸一化植被指數(shù)ndvi，以歸一化植被指數(shù)ndvi二值化后的植被數(shù)據(jù)與非植被數(shù)據(jù)作為計(jì)算植被覆蓋度的基礎(chǔ)；ndvi的計(jì)算公式為：
9、；
10、其中，nir代表近紅外波段的反射率，r代表紅波段的反射率；
11、計(jì)算通過目視解譯圖像，選擇無植被覆蓋像元作為感興趣區(qū)；在所有感興趣區(qū)中找出每個(gè)感興趣區(qū)內(nèi)的最小ndvi值 min x，再從所有最小值中選取其最小值 t，作為二值化的閾值；
12、 t?= ?{ min 1 ,min 2 ,min 3 ......min n}；
13、 t?= ?min（ t）。
14、進(jìn)一步的，所述步驟2的具體過程如下：
15、對研究區(qū)的實(shí)驗(yàn)變異函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，利用擬合模型對實(shí)驗(yàn)變異函數(shù)所得離散值進(jìn)行理論變異函數(shù)擬合，并獲取相關(guān)變異特征參數(shù)；引用一個(gè)指標(biāo)積分變程，將空間結(jié)構(gòu)和空間變異有機(jī)整合，對空間異質(zhì)性進(jìn)行定量表達(dá)；將擬合模型的所有結(jié)構(gòu)參數(shù)匯總為單一的特征距離，用于表征研究區(qū)內(nèi)ndvi影像的一種平均狀態(tài)的空間自相關(guān)范圍大小。
16、進(jìn)一步的，所述步驟2中，計(jì)算實(shí)驗(yàn)變異函數(shù)的過程如下：
17、記任意位置 x和 x+ h處的ndvi值分別為 z( x)和 z( x+ h)，位置 x和 x+ h處間隔的矢量距離為 h，所有滿足條件的影像范圍內(nèi)的點(diǎn)對數(shù)量為 n( h)； z( x)和 z( x+ h)差值的相對增量方差值的一半，即為半變異函數(shù)值，半變異函數(shù)值的具體計(jì)算公式如下：
18、；
19、積分變程 a c定義為：
20、；
21、其中， c0為塊金常數(shù)； c為拱高；( h)為理論半變異函數(shù)值，公式如下：
22、；
23、其中， z( x)與 z( x+ h)分別表示相距距離為∣ h∣處的ndvi值。
24、進(jìn)一步的，所述步驟3的具體操作為：
25、依據(jù)ndvi影像的平均狀態(tài)的空間自相關(guān)范圍大小，結(jié)合nyquist-shannon采樣定理確定研究區(qū)計(jì)算植被覆蓋度最優(yōu)尺度；基于python語言編寫粗化算法程序，完成植被覆蓋度的計(jì)算。
26、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)的有益效果是：
27、本專利技術(shù)采用地統(tǒng)計(jì)學(xué)半變異函數(shù)理論方法，引入積分變程值，整合空間自相關(guān)范圍和空間變異，利用其平方根確定研究區(qū)平均狀態(tài)下的空間自相關(guān)范圍大小。結(jié)合nyquist-shannon采樣定理，確定研究區(qū)計(jì)算植被覆蓋度最優(yōu)尺度，更加精確地計(jì)算出植被覆蓋度，充分體現(xiàn)出利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)表達(dá)植被狀況的科學(xué)性。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于最優(yōu)尺度的植被覆蓋度計(jì)算方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于最優(yōu)尺度的植被覆蓋度計(jì)算方法，其特征在于，所述步驟1的具體過程如下：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于最優(yōu)尺度的植被覆蓋度計(jì)算方法，其特征在于，所述步驟2的具體過程如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于最優(yōu)尺度的植被覆蓋度計(jì)算方法，其特征在于，所述步驟2中，計(jì)算實(shí)驗(yàn)變異函數(shù)的過程如下：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于最優(yōu)尺度的植被覆蓋度計(jì)算方法，其特征在于，所述步驟3的具體操作為：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于最優(yōu)尺度的植被覆蓋度計(jì)算方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于最優(yōu)尺度的植被覆蓋度計(jì)算方法，其特征在于，所述步驟1的具體過程如下：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于最優(yōu)尺度的植被覆蓋度計(jì)算方法，其特征在于，...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張艷紅，白桂欣，董孝尉，曹雅琨，劉兆禮，侯光雷，
申請(專利權(quán))人：吉林大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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