CN105139369B - 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
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(sigma naught)。利用决策树分类方法实现森林分类。
2、2009-2010年共39景Landsat TM/ETM+ L1T数据(条带号124/046),其中TM 18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Landsat TM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;
(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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