[發(fā)明專利]一種融入地學知識的紅樹林分布遙感提取方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010111491.2 | 申請日： | 2020-02-24 |
| 公開（公告）號： | CN111310681B | 公開（公告）日： | 2021-03-16 |
| 發(fā)明（設計）人： | 王志華;楊曉梅 | 申請（專利權）人： | 中國科學院地理科學與資源研究所 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/34;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京律譜知識產權代理事務所(普通合伙) 11457 | 代理人： | 黃云鐸 |
| 地址： | 100101 北京市朝陽*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 融入 地學 知識 紅樹林 分布 遙感 提取 方法 | ||
1.一種融入地學知識的紅樹林分布遙感提取方法，其特征在于，包括以下步驟：
1)基于遙感影像選擇不同地類的樣本，將遙感影像進行分割，分割尺度為S，得到分割結果為SLevel，并確定機器學習算法進行分類時使用的特征；
2)將樣本劃分為水體和非水體兩類，使用機器學習算法，將按分割尺度為S分割的遙感影像斑塊分為陸域和海域；
3)將陸域進行分割，分割尺度為M，將屬于陸域的樣本劃分植被和非植被兩類，使用機器學習算法，將按分割尺度為M分割的陸域斑塊分為植被區(qū)和非植被區(qū)；
4)根據DEM高程數據，將植被區(qū)劃分為紅樹林地形適宜區(qū)和紅樹林地形不適宜區(qū)；
5)將屬于紅樹林地形適宜區(qū)的樣本劃分紅樹林和非紅樹林兩類，使用機器學習算法，將屬于SLevel的地形適宜區(qū)斑塊分為疑似紅樹林區(qū)域和非紅樹林區(qū)域，最終將疑似紅樹林區(qū)域中與所述的海域不相鄰的斑塊去除，得到紅樹林區(qū)域。
2.如權利要求1所述的一種融入地學知識的紅樹林分布遙感提取方法，其特征在于，所述的步驟1)中在遙感影像中選擇樣本包括內陸水、海水、紅樹林、其它林地、灌草地、耕地、裸地、建筑區(qū)，所述的機器學習算法進行分類時使用的特征為基于遙感影像分割后的斑塊計算得到的特征，包括波段均值、波段組合特征、紋理特征。
3.如權利要求2所述的一種融入地學知識的紅樹林分布遙感提取方法，其特征在于，所述的步驟2)中使用機器學習算法，將按分割尺度為S分割的遙感影像斑塊分為陸域和海域的具體方法是，
2.1)所述的樣本中內陸水和海水歸并為水體，其余樣本歸并為非水體；
2.2)使用監(jiān)督類的機器學習算法，利用斑塊的計算特征以及分為水體和非水體的樣本，進行分類器訓練，將按分割尺度為S分割的遙感影像斑塊分為水體區(qū)域和非水體區(qū)域；
2.3)將非水體區(qū)域設置為陸域，并將包含海水樣本的水體區(qū)域設置為海域。
4.如權利要求3所述的一種融入地學知識的紅樹林分布遙感提取方法，其特征在于，所述的步驟3)中使用機器學習算法，將按分割尺度為M分割的陸域斑塊分為植被區(qū)和非植被區(qū)的具體方法是，
3.1)所述的陸域的樣本中紅樹林、其它林地、灌草地、耕地歸并為植被，陸域中其余樣本歸并為非植被；
3.2)使用監(jiān)督類的機器學習算法，利用斑塊的計算特征以及分為植被和非植被的樣本，進行分類器訓練，將按分割尺度為M分割的陸域斑塊分為植被區(qū)和非植被區(qū)。
5.如權利要求1所述的一種融入地學知識的紅樹林分布遙感提取方法，其特征在于，所述的步驟4)中根據DEM高程數據，將植被區(qū)劃分為紅樹林地形適宜區(qū)和紅樹林地形不適宜區(qū)的具體方法是，
4.1)計算植被區(qū)按分割尺度為M分割的每一斑塊中的DEM高程數據的均值；
4.2)計算植被區(qū)按分割尺度為M分割的每一斑塊中的的DEM高程數據95％分位點之內的均值和95％分位點之外的均值的高差，作為該斑塊的地形起伏度；
4.3)將DEM高程數據的均值和地形起伏度都不大于50m的植被區(qū)中的斑塊的集合，設置為為紅樹林地形適宜區(qū)，植被區(qū)其它區(qū)域設置為紅樹林地形不適宜區(qū)。
6.如權利要求5所述的一種融入地學知識的紅樹林分布遙感提取方法，其特征在于，所述的步驟5)中使用監(jiān)督類的機器學習算法，利用斑塊的計算特征以及分為紅樹林和非紅樹林的樣本，進行分類器訓練，將地形適宜區(qū)在SLevel上對應的分割斑塊分類為疑似紅樹林區(qū)域和非紅樹林區(qū)域。
7.如權利要求1-6任一一項所述的一種融入地學知識的紅樹林分布遙感提取方法，其特征在于，所述的分割尺度S小于分割尺度M。
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