CN105139369A - 消除基于palsar雷达影像的森林分类结果中城市建筑像元方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种消除基于PALSAR雷达影像的森林分类结果中城市建筑像元方法，它涉及遥感影像处理技术领域。其包括以下步骤：(1)、从PALSAR雷达影像中实现森林信息的提取；(2)、完成光学影像预处理，计算归一化植被指数NDVI；(3)、对多幅NDVI影像进行最大值合成，得到研究区域的无云NDVI产品；(4)、对PALSAR森林分类结果或NDVI合成产品进行重采样，实现空间分辨率的统一；(5)、利用森林和城市建筑地面样本，绘制两种地物的NDVI直方图，确定过滤边界值T；(6)、对重采样后的PALSAR森林结果进行波段运算，过滤掉NDVI值低于边界值T的森林像元。本发明利用多时相光学影像合成的归一化植被指数NDVI来消除或降低基于PALSAR的森林分类结果中的城市建筑像元，提高森林分类结果精度。

Description

消除基于PALSAR雷达影像的森林分类结果中城市建筑像元方法
技术领域
本发明涉及的是遥感影像处理技术领域，具体涉及一种利用最大值合成NDVI消除基于PALSAR的森林分类结果中城市建筑像元的方法。
背景技术
PALSAR是ALOS卫星携带的一个L波段合成孔径雷达传感器，不受云层、天气和昼夜影响，可全天候对地观测，获取高分辨率的雷达数据。L波段比C、X等雷达波段具有更强的穿透力，能够获取丰富的地物空间结构信息，尤其对森林植被具有很好的识别能力，目前已被广泛用于森林信息的提取。但是，城市建筑物由于其特复杂的结构特征，也表现出与森林相似的后向散射系数特征（图1）。因此，直接基于PALSAR雷达数据的森林分类结果中，在建筑密集的城市地区，许多建筑被误分为森林，降低了总体分类精度。
植被和建筑物具有明显的光谱特征差异，其中归一化植被指数NDVI就是一个很好的特征指标。城市建筑由于近红外波段反射率较低，因此NDVI值也较低，而森林植被强烈反射近红外光，在生长季具有较大的NDVI值。因此可以利用NDVI对PALSAR森林分类结果进行修正。考滤到云及其阴影的影响（尤其是热带地区），在特定的季节内大面积获取无云的光学影像非常困难，采用多时相光影像进行最大值合成，是大面积获取无云NDVI产品的有效方法。
发明内容
针对现有技术上存在的不足，本发明目的是在于提供消除基于PALSAR雷达影像的森林分类结果中城市建筑像元方法，利用多时相光学影像合成的归一化植被指数NDVI来消除或降低PALSAR森林分类结果中的城市建筑像元，提高森林分类结果精度。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：消除基于PALSAR雷达影像的森林分类结果中城市建筑像元方法，其包括以下步骤：1、利用决策树分类或监督分类等方法，从PALSAR雷达影像（50或25米空间分辨率）中实现森林信息的提取。
2、选择离PALSAR影像的获取时间较近的多幅光学遥感影像，最好使用同一卫星数据比如Landsat系列，完成预处理（几何校正、辐射校正和大气校正），计算归一化植被指数NDVI。
3、对多幅NDVI影像进行最大值合成，得到研究区域无云的NDVI产品。
4、对PALSAR森林分类结果或NDVI产品进行重采样，实现空间分辨率的统一。
5、利用森林和城市建筑地面样本，绘制两种地物的NDVI直方图，确定过滤边界值T。
6、对重采样后的PALSAR森林结果进行波段运算，过滤掉NDVI值低于边界值T的森林像元。
本发明的有益效果：本发明利用多时相光学影像合成的归一化植被指数NDVI来消除或降低PALSAR森林分类结果中的城市建筑像元，提高森林分类结果精度。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明；
图1为本发明的背景技术中的森林、水体、耕地和建筑在PALSAR的HH（a）和HV（b）极化波段以及比值（HH/HV,c）和差值（HH-HV,d）波段中的后向散射系数特征。在HV波段，森林与建筑表现出极为相似的后现散射特征，虽然利用HH、HH/HV或HH-HV波段可以在一定程度上实现森林和建筑分离，但它们仍然存在不同程度的重叠.
图2为本发明实施例的森林与建筑样本的NDVI直方图分布示意图.
图3为本发明实施例的实验效果示意图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
参照图2-3，本具体实施方式采用以下技术方案：消除基于PALSAR雷达影像的森林分类结果中城市建筑像元方法，其包括以下步骤：1、利用决策树分类或监督分类等方法，从PALSAR雷达影像（50或25米空间分辨率）中实现森林信息的提取。
2、选择离PALSAR影像的获取时间较近的多幅光学遥感影像，最好使用同一卫星数据比如Landsat系列，完成预处理（几何校正、辐射校正和大气校正），计算归一化植被指数NDVI。
3、对多幅NDVI影像进行最大值合成，得到研究区域无云的NDVI产品。
4、对PALSAR森林分类结果或NDVI产品进行重采样，实现空间分辨率的统一。
5、利用森林和城市建筑地面样本，绘制两种地物的NDVI直方图，确定过滤边界值T。
6、对重采样后的PALSAR森林结果进行波段运算，过滤掉NDVI值低于边界值T的森林像元。
实施例1：实验内容及条件：1、海南省儋州地区2010年PALSAR镶嵌产品，空间分辨率为25米，转换影像DN值为归一化雷达截面后向散射数据（sigmanaught）。利用决策树分类方法实现森林分类。
2、2009-2010年共39景LandsatTM/ETM+L1T数据（条带号124/046），其中TM18景，ETM+21景，空间分辨率30米。利用Fmask进行自动除云，LEDAPS进行大气校正，IDL编程实现NDVI最大值合成，并绘制森林和建筑样本的NDVI直方图如图2所示。以建筑像元95%分位数0.65（已圆整处理）为边界值过滤PALSAR森林。
3、其实验结果如图3(使用最大值合成NDVI修正PALSAR森林分类结果示意图)所示：（a）儋州市区2010年3月24日的LandsatTM影像，采用543波段组合假彩色显示。（b）最大值NDVI合成图，绿色表示高NDVI值，（c）PALSAR森林分类结果与TM影像叠加，城市区域许多建筑被误分为森林，（d）经过NDVI修正后的PALSAR森林分类结果与TM影像叠加（过滤NDVI<0.65的森林像元），城市地区森林分类结果精度明显提高。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定 。

Claims (3)

1.消除基于PALSAR雷达影像的森林分类结果中城市建筑像元方法,其特征在于，其包括以下步骤：(1)、利用决策树分类或监督分类方法，从PALSAR雷达影像中实现森林信息的提取；
(2)、选择离PALSAR影像的获取时间较近的多幅光学遥感影像，并且为同一卫星数据比如Landsat系列，完成预处理，计算归一化植被指数NDVI；
(3)、对多幅NDVI影像进行最大值合成，得到研究区域无云的NDVI产品；
(4)、对PALSAR森林分类结果或NDVI产品进行重采样，实现空间分辨率的统一；
(5)、利用森林和城市建筑地面样本，绘制两种地物的NDVI直方图，确定过滤边界值T；
(6)、对重采样后的PALSAR森林结果进行波段运算，过滤掉NDVI值低于边界值T的森林像元。
2.根据权利要求1所述的消除基于PALSAR雷达影像的森林分类结果中城市建筑像元方法,其特征在于，所述的步骤(1)中的PALSAR雷达影像为50或25米空间分辨率。
3.根据权利要求1所述的消除基于PALSAR雷达影像的森林分类结果中城市建筑像元方法,其特征在于，所述的步骤(2)中的预处理为几何校正、辐射校正和大气校正。
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