一種與spot5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提供了一種與SPOT5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法，在選定的區(qū)域，以城市森林覆蓋區(qū)域?yàn)閷?duì)象，獲得該區(qū)SPOT5影像，采用面向?qū)ο蠓指钏惴▽?duì)森林覆蓋區(qū)域進(jìn)行分割，形成采樣區(qū)，生成影像區(qū)域；在每個(gè)采樣區(qū)，構(gòu)建模糊分類(lèi)器進(jìn)行面向?qū)ο蟮母采w分類(lèi)；通過(guò)GPS定位獲得每個(gè)采樣區(qū)的位置信息，并進(jìn)行記錄；計(jì)算所有采樣區(qū)的位置信息，并以SPOT5影像作為數(shù)據(jù)源進(jìn)行匹配，對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)；根據(jù)分類(lèi)對(duì)象的覆蓋面積獲得城市森林植被覆蓋度。本發(fā)明提供的與SPOT5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)城市森林的地面植被覆蓋區(qū)域面積的精確采樣，為提高城市森林植被覆蓋度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的精度做好充分的準(zhǔn)備。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
一種與SP0T5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及遙感技術(shù)，具體涉及一種與SP0T5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法。
【背景技術(shù)】
[0002]城市森林覆蓋度(Theforest coverage)指一個(gè)城市植被面積占土地面積的百分比，是反映一個(gè)城市森林面積占有情況或植被種類(lèi)豐富程度及實(shí)現(xiàn)綠化程度的指標(biāo)，又是確定城市規(guī)劃和生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境測(cè)定的重要依據(jù)之一。
[0003]對(duì)于城市森林植被覆蓋度的測(cè)量與普通森林覆蓋度的測(cè)量在一定程度上存在差異，目前研究者一般還是借鑒普通森林覆蓋度的測(cè)量進(jìn)行測(cè)定，普通森林覆蓋度測(cè)量的傳統(tǒng)方法是地面測(cè)量，最簡(jiǎn)單的是目估法，但此方法主觀性太強(qiáng)，測(cè)量不夠準(zhǔn)確。為了獲得更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)和規(guī)律，統(tǒng)計(jì)學(xué)思想被引入其中，通過(guò)一定數(shù)量的地面測(cè)量，然后對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間或空間上的分析，尋找森林覆蓋度的時(shí)空分布規(guī)律，形成經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，但這種方法一般僅適用于特定區(qū)域特定的植被類(lèi)別，局限性太大，不宜推廣。遙感技術(shù)的發(fā)展，為森林覆蓋度的測(cè)量提供了一個(gè)新的發(fā)展方向，尤其是為大范圍區(qū)域的森林覆蓋度調(diào)查提供了可能，但是對(duì)于要計(jì)算城市森林覆蓋度的樹(shù)木精確采樣比較困難，且目前對(duì)于這方面的研究較少。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種與SP0T5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法，大大提高了森林覆蓋度調(diào)查數(shù)據(jù)的精度。
[0005]本發(fā)明提供的一種與SP0T5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法，包括如下步驟:
[0006]S1:在選定的區(qū)域，以城市森林覆蓋區(qū)域?yàn)閷?duì)象，獲得高地面分辨率、大比例的SP0T5影像，采用面向?qū)ο蠓指钏惴▽?duì)城市森林覆蓋區(qū)域進(jìn)行分割，形成一系列采樣區(qū)，生成影像區(qū)域；
[0007]S2:在每個(gè)采樣區(qū)，構(gòu)建模糊分類(lèi)器進(jìn)行面向?qū)ο蟮膯棠?、灌木和草地的覆蓋分類(lèi)；
[0008]S3:從采樣區(qū)的中心點(diǎn)開(kāi)始，通過(guò)GPS定位獲得每個(gè)采樣區(qū)的位置信息，并進(jìn)行記錄；
[0009]S4:根據(jù)一個(gè)采樣區(qū)的位置信息，計(jì)算所有采樣區(qū)的位置信息，并以SP0T5影像作為數(shù)據(jù)源進(jìn)行匹配，對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)；
[0010]S5:根據(jù)分類(lèi)的喬木、灌木和草地各自的覆蓋面積獲得城市森林植被覆蓋度。
[0011 ]優(yōu)選地，所述SP0T5影像的分辨率是2.5m的地面分辨率。
[0012]優(yōu)選地，S3中，所述位置信息包括經(jīng)度信息和瑋度信息。
[0013]更優(yōu)選地，所述SP0T5影像采用全色波段光譜與多光譜波段進(jìn)行影像融合。
[0014]優(yōu)選地，所述SP0T5影像的全色波段的光譜范圍為0.49-0.60μπι，影像分辨率是
2.5m ο
[0015]優(yōu)選地，SI中，根據(jù)城市森林樹(shù)冠覆蓋區(qū)域大小選定分割尺度，采用可調(diào)尺度的面向?qū)ο蠓指钏惴ㄟM(jìn)行分割。
[0016]更優(yōu)選地，SI中，每個(gè)采樣區(qū)為菱形，在采樣區(qū)內(nèi)按矩陣形式選取45個(gè)采樣點(diǎn)，相鄰采樣點(diǎn)相隔2.5-5m。
[0017]更優(yōu)選地，S3中，所述SP0T5影像生成的影像區(qū)域內(nèi)的每個(gè)像元內(nèi)不超過(guò)一個(gè)采樣點(diǎn)。
[0018]優(yōu)選地，S2中，構(gòu)建的模糊分類(lèi)器基于向量機(jī)分類(lèi)，采用的分類(lèi)關(guān)鍵特征包括樣本選擇、歸一化差值植被指數(shù)、與相鄰對(duì)象的平均差值和平均亮度值。
[0019]本發(fā)明提供的與SP0T5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法，以SP0T5影像作為數(shù)據(jù)源，從采樣區(qū)的中心點(diǎn)開(kāi)始，通過(guò)GPS定位獲得并記錄每個(gè)采樣區(qū)的位置信息進(jìn)行匹配，快速、準(zhǔn)確的鎖定目標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)城市森林的樹(shù)木地面覆蓋區(qū)域面積的精確采樣，為提高森林覆蓋度調(diào)查數(shù)據(jù)的精度做了充分的準(zhǔn)備。
【具體實(shí)施方式】
[0020]為了使本領(lǐng)域技術(shù)人員更好地理解本發(fā)明的技術(shù)方案能予以實(shí)施，下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明，但所舉實(shí)施例并不作為對(duì)本發(fā)明的范圍限定。
[0021 ] 一種與SP0T5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法，包括如下處理步驟:
[0022]S1:在選定的區(qū)域，以城市森林覆蓋區(qū)域?yàn)閷?duì)象，獲得高地面分辨率、大比例的SP0T5影像，采用面向?qū)ο蠓指钏惴▽?duì)城市森林覆蓋區(qū)域進(jìn)行分割，形成一系列采樣區(qū)，生成影像區(qū)域；
[0023]S2:在每個(gè)采樣區(qū)，構(gòu)建模糊分類(lèi)器進(jìn)行面向?qū)ο蟮膯棠?、灌木和草地的覆蓋分類(lèi)；
[0024]S3:從采樣區(qū)的中心點(diǎn)開(kāi)始，通過(guò)GPS定位獲得每個(gè)采樣區(qū)的位置信息，并進(jìn)行記錄；
[0025]S4:根據(jù)一個(gè)采樣區(qū)的位置信息，計(jì)算所有采樣區(qū)的位置信息，并以SP0T5影像作為數(shù)據(jù)源進(jìn)行匹配，對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)；
[0026]S5:根據(jù)分類(lèi)的喬木、灌木和草地各自的覆蓋面積獲得城市森林植被覆蓋度。
[0027]優(yōu)選地，上述構(gòu)建的模糊分類(lèi)器基于向量機(jī)分類(lèi)，采用的分類(lèi)關(guān)鍵特征包括樣本選擇、歸一化差值植被指數(shù)、與相鄰對(duì)象的平均差值和平均亮度值。具體選取的樣本為喬木、灌木和草，對(duì)選定區(qū)域進(jìn)行模糊分類(lèi)后顯示的暗綠色為喬木，亮綠色為草或灌木;上述所指的位置信息指的是采樣區(qū)經(jīng)度信息和瑋度信息。
[0028]在本發(fā)明中，根據(jù)城市森林樹(shù)冠覆蓋區(qū)域大小選定分割尺度，采用可調(diào)尺度的面向?qū)ο蠓指钏惴ㄟM(jìn)行分割;所用的SP0T5影像采用全色波段光譜與多光譜波段進(jìn)行影像融合，被利用的多光譜(藍(lán)、綠、紅、近紅外波段)SP0T5影像的分辨率是小于等于1m的地面分辨率，對(duì)該SP0T5進(jìn)行一提取樹(shù)冠覆蓋區(qū)為目的的分割，采用全色波段時(shí)，其全色波段的光譜范圍為0.49-0.60μπι，影像分辨率是2.5m。
[0029]為了方便采樣，通常以一個(gè)采樣區(qū)為基礎(chǔ)單元，每個(gè)采樣區(qū)為菱形，在采樣區(qū)內(nèi)按矩陣形式選取45個(gè)采樣點(diǎn)，相鄰采樣點(diǎn)相隔2.5-5m，其中以2.5m為最佳。SP0T5影像生成的影像區(qū)域內(nèi)，黑色部分為采樣區(qū)，紅色的線(xiàn)組成的是影像的格網(wǎng)，通過(guò)采樣區(qū)采樣點(diǎn)的位置信息，和SP0T5影像作為數(shù)據(jù)源進(jìn)行匹配，每個(gè)像元內(nèi)不超過(guò)一個(gè)采樣點(diǎn)，并使得每個(gè)采樣點(diǎn)的位置盡可能落在影像每個(gè)格網(wǎng)的中心，從而確定采樣。
[0030]本發(fā)明通過(guò)SP0T5影像提取出符合選定區(qū)域城市森林真實(shí)的樹(shù)冠地面覆蓋區(qū)域，然后依據(jù)SP0T5影像像元地面分辨率，獲得城市森林覆蓋度樣本。
[0031]以上所述實(shí)施例僅是為充分說(shuō)明本發(fā)明而所舉的較佳的實(shí)施例，其保護(hù)范圍不限于此。本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明基礎(chǔ)上所作的等同替代或變換，均在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)，本發(fā)明的保護(hù)范圍以權(quán)利要求書(shū)為準(zhǔn)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種與SP0T5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法，其特征在于，包括如下步驟: SI:在選定的區(qū)域，以城市森林覆蓋區(qū)域?yàn)閷?duì)象，獲得高地面分辨率、大比例的SP0T5影像，采用面向?qū)ο蠓指钏惴▽?duì)城市森林覆蓋區(qū)域進(jìn)行分割，形成一系列采樣區(qū)，生成影像區(qū)域； S2:在每個(gè)采樣區(qū)，構(gòu)建模糊分類(lèi)器進(jìn)行面向?qū)ο蟮膯棠?、灌木和草地的覆蓋分類(lèi)； S3:從采樣區(qū)的中心點(diǎn)開(kāi)始，通過(guò)GPS定位獲得每個(gè)采樣區(qū)的位置信息，并進(jìn)行記錄； S4:根據(jù)一個(gè)采樣區(qū)的位置信息，計(jì)算所有采樣區(qū)的位置信息，并以SP0T5影像作為數(shù)據(jù)源進(jìn)行匹配，對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)； S5:根據(jù)分類(lèi)的喬木、灌木和草地各自的覆蓋面積獲得城市森林植被覆蓋度。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的與SP0T5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法，其特征在于，所述SP0T5影像的分辨率是2.5m的地面分辨率。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的與SP0T5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法，其特征在于，S3中，所述位置信息包括經(jīng)度信息和瑋度信息。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的與SP0T5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法，其特征在于，所述SP0T5影像采用全色波段光譜與多光譜波段進(jìn)行影像融合。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的與SP0T5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法，其特征在于，所述SP0T5影像的全色波段的光譜范圍為0.49-0.60μπι，影像分辨率是2.5m。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的與SPOT5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法，其特征在于，SI中，根據(jù)城市森林樹(shù)冠覆蓋區(qū)域大小選定分割尺度，采用可調(diào)尺度的面向?qū)ο蠓指钏惴ㄟM(jìn)行分割。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的與SPOT5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法，其特征在于，SI中，每個(gè)采樣區(qū)為菱形，在采樣區(qū)內(nèi)按矩陣形式選取45個(gè)采樣點(diǎn)，相鄰采樣點(diǎn)相隔2.5_5m08.根據(jù)權(quán)利要求7所述的與SPOT5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法，其特征在于，S3中，所述SPOT5影像生成的影像區(qū)域內(nèi)的每個(gè)像元內(nèi)不超過(guò)一個(gè)采樣點(diǎn)。9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的與SPOT5影像匹配的城市森林植被覆蓋度采樣方法，其特征在于，S2中，構(gòu)建的模糊分類(lèi)器基于向量機(jī)分類(lèi)，采用的分類(lèi)關(guān)鍵特征包括樣本選擇、歸一化差值植被指數(shù)、與相鄰對(duì)象的平均差值和平均亮度值。
【文檔編號(hào)】G06K9/62GK105868761SQ201610411722
【公開(kāi)日】2016年8月17日
【申請(qǐng)日】2016年6月6日
【發(fā)明人】王蕾, 姚允龍
【申請(qǐng)人】黑龍江科技大學(xué)