CN110060292A - 一种基于多尺度融合的土地利用面积计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的属于分析及测量控制技术领域，具体为一种基于多尺度融合的土地利用面积计算方法，该种基于多尺度融合的土地利用面积计算方法具体操作步骤如下：S1：对中低分辨率遥感影像，进行数据预处理，包括辐射校正、几何校正和影像裁剪，该种基于多尺度融合的土地利用面积计算方法，采用MNDWI去除水体，同时计算影像的NDVI和EIBI；然后经过最小噪声分离变换将影像降维处理，结合高分影像手动选择纯净像元，利用EIBI和NDVI的阈值，将不透水面解译结果中的裸土和植被噪音去除，降低不透水面高估误差，以及其他分量的低估误差，并分别与土壤和植被的解混分量相加，得到精确的地表覆盖面积比例。
Description
技术领域
本发明涉及分析及测量控制技术领域，具体为一种基于多尺度融合的土地利用面积计算方法。
背景技术
目前约束型线性光谱混合分解模型(CLSMA)是常用的基于亚像元尺度计算土地利用覆盖面积的方法，其优势在于能够将中低分辨率遥感影像上的混合像元进行分解，得出各类地物的面积比例。
近年来，提高约束型线性光谱混合分解模型的精度逐渐成为研究热点，主要关注点在于端元选取和解译结果筛选上，但是由于人为干预影响较大，研究区域变化多样，不透水面解译结果中混有大量裸土和植被噪音。通常不透水面包括两个分量：高反照率分量和低反照率分量，裸土与不透水面高反照率分量的光谱曲线十分相似，因此裸土噪音较难去除；水体与不透水面低反照率分量的反射率值较为接近，因此需要去除水体。
但是现有的遥感影像的空间分辨率较低，纯净端元的选取存在较大的误差，导致混合像元分解结果精度较低，光谱曲线不具有各类纯净像元的典型特征，导致混合像元分解结果中端元比例出现较大误差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多尺度融合的土地利用面积计算方法，以解决上述背景技术中提出的现有的遥感影像的空间分辨率较低，纯净端元的选取存在较大的误差，导致混合像元分解结果精度较低，光谱曲线不具有各类纯净像元的典型特征，导致混合像元分解结果中端元比例出现较大误差的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于多尺度融合的土地利用面积计算方法，该种基于多尺度融合的土地利用面积计算方法具体操作步骤如下：
S1：对中低分辨率遥感影像，Landsat-8Operational Land Imager进行数据预处理，包括辐射校正、几何校正和影像裁剪，其中，Landsat-8OLI影像的空间分辨率为30m；
S2：计算MNDWI，通过Otsu阈值分割法确定水体掩膜阈值，去除水体，MNDWI的计算公式如下：
MNDWI＝(PGREEN-PMI R)/(PGREEN+PMI R1；
S3：对去除水体后的影像进行MNF降维处理，结合N维可视化工具，选择较为纯净的像元，得到端元反射波谱曲线；
S4：结合同时期的高分影像Sentinel-2A multispectral imager，利用感兴趣区域工具，手动选取较为纯净的像元，获取植被、土壤、高反照率地物和低反照率地物的光谱曲线，修正由Landsat-8OLI影像上选取的端元光谱曲线，然后采用CLSMA对影响进行最小二成分解，计算各像元中端元比例，将波段2、3、4、8和11波段上端元的反射率作为Landsat-8OLI相应波段的反射率，修正各端元光谱，得到比较典型的各类端元的反射光谱曲线，其中Sentinel-2A MSI影像的空间分辨率为10m；
S5：通过CLSMA可以逐像元计算各类地物所占比例，通过NDVI和EIBI阈值分割，最终将不透水面中大部分的植被和裸土噪音分离出来，并赋值为1，作为补偿部分与CLSMA解译结果中的植被分量和土壤分类合并，其计算公式如下：
NDVI＝(PNI R-PRED)/(PNI R+PRED)；
式中，PNIR为Landsat-8OLI遥感影像的近红外波段记为Band5，PRED为红色波段记为Band4；
S6：采用NDBBI，可以直接剔除植被信息，同时削弱水体噪音，提取出含有土壤的建筑用地信息，NDBBI的计算公式如下：
NDBBI＝[1.5PMI R2-(PNI R+PGREEN)/2]/[1.5PMI R2+(PNI R+PGREEN)/2]；
式中，PMIR2为Landsat-8OLI遥感影像的短波红外波段记为Band7，PNIR为近红外波段记为Band5；
S7：研究植被覆盖率较低的区域，引入土壤调节因子L，增强建筑用地区域的植被指数，SAVI的计算公式如下：
SAVI＝(PNI R-PRED)(1+L)/(PNI R+PRED+L)；
式中，L作为土壤调节因子，取0.5，将土壤亮度差异调整至最小；
S8：利用BSI增强裸土信息，其次是建筑用地信息，水体和植被，BSI的计算公式如下：
式中，PBLUE为Landsat-8OLI遥感影像的绿色波段记为Band3；
S9：利用BCI和MNDWI的亮度差异，配合EBSI增强型裸土指数，其计算公式如下：
EBSI＝(BSI-MNDWI)/(BSI+MNDWI)。
优选的，所述NDVI和所述EIBI通过Otsu阈值分割法，分别进行二值化处理，其中NDVI二值化结果中植被用0表示，非植被用1表示；EIBI二值化结果中建筑用地用1表示，非建筑用地用0表示。
优选的，所述CLSMA的计算公式如下：
式中，i＝1，2，…M，M为光谱波段数；n为端元数目；fk为端元k在像元中所占面积比例；Ri为波段i上端元k的光谱反射率；ERi为波段i的残差。
优选的，所述EIBI对建筑用地提取的主要因素是水体。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：采用MNDWI去除水体，同时计算影像的NDVI和EIBI；然后经过最小噪声分离变换将影像降维处理，结合高分影像手动选择纯净像元，基于CLSMA计算混合像元内各类端元所占比例；最后利用EIBI和NDVI的阈值，将不透水面解译结果中的裸土和植被噪音去除，降低不透水面高估误差，以及其他分量的低估误差，并分别与土壤和植被的解混分量相加，得到精确的地表覆盖面积比例。
附图说明
图1为本发明技术方案示意图；
图2为本发明端元选取及优化流程示意图；
图3为本发明波段范围表示意图；
图4为本发明专题指数计算及阈值分割示意图；
图5为本发明遥感影像线性光谱混合分解及结果修正流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种技术方案：一种基于多尺度融合的土地利用面积计算方法，该种基于多尺度融合的土地利用面积计算方法具体操作步骤如下；
S1：对中低分辨率遥感影像，Landsat-8Operational Land Imager进行数据预处理，包括辐射校正、几何校正和影像裁剪，其中，Landsat-8OLI影像的空间分辨率为30m；
S2：计算MNDWI，通过Otsu阈值分割法确定水体掩膜阈值，去除水体，MNDWI的计算公式如下：
MNDWI＝(PGREEN-PMI R)/(PGREEN+PMI R1)；
S3：对去除水体后的影像进行MNF降维处理，结合N维可视化工具，选择较为纯净的像元，得到端元反射波谱曲线；
S4：结合同时期的高分影像Sentinel-2A multispectral imager，利用感兴趣区域工具，手动选取较为纯净的像元，获取植被、土壤、高反照率地物和低反照率地物的光谱曲线，修正由Landsat-8OLI影像上选取的端元光谱曲线，然后采用CLSMA对影响进行最小二成分解，计算各像元中端元比例，将波段2、3、4、8和11波段上端元的反射率作为Landsat-8OLI相应波段的反射率，修正各端元光谱，得到比较典型的各类端元的反射光谱曲线，其中Sentinel-2A MSI影像的空间分辨率为10m；
S5：通过CLSMA可以逐像元计算各类地物所占比例，通过NDVI和EIBI阈值分割，最终将不透水面中大部分的植被和裸土噪音分离出来，并赋值为1，作为补偿部分与CLSMA解译结果中的植被分量和土壤分类合并，其计算公式如下：
NDVI＝(PNI R-PRED)/(PNI R+PRED);
式中，PNIR为Landsat-8OLI遥感影像的近红外波段记为Band5，PRED为红色波段记为Band4；
S6：采用NDBBI，可以直接剔除植被信息，同时削弱水体噪音，提取出含有土壤的建筑用地信息，NDBBI的计算公式如下：
NDBBI＝[1.5PMI R2-(PNI R+PGREEN)/2]/[1.5PMI R2+(PNI R+PGREEN)/2]；
式中，PMIR2为Landsat-8OLI遥感影像的短波红外波段记为Band7，PNIR为近红外波段记为Band5；
S7：研究植被覆盖率较低的区域，引入土壤调节因子L，增强建筑用地区域的植被指数，SAVI的计算公式如下：
SAVI＝(PNI R-PRED)(1+L)/(PNI R+PRED+L)；
式中，L作为土壤调节因子，取0.5，将土壤亮度差异调整至最小；
S8：利用BSI增强裸土信息，其次是建筑用地信息，水体和植被，BSI的计算公式如下：
式中，PBLUE为Landsat-8OLI遥感影像的绿色波段记为Band3；
S9：利用BCI和MNDWI的亮度差异，配合EBSI增强型裸土指数，其计算公式如下：
EBSI＝(BSI-MNDWI)/(BSI+MNDWI)。
所述NDVI和所述EIBI通过Otsu阈值分割法，分别进行二值化处理，其中NDVI二值化结果中植被用0表示，非植被用1表示；EIBI二值化结果中建筑用地用1表示，非建筑用地用0表示。
所述CLSMA的计算公式如下：
式中，i＝1，2，…M，M为光谱波段数；n为端元数目；fk为端元k在像元中所占面积比例；Ri为波段i上端元k的光谱反射率；ERi为波段i的残差。
所述EIBI对建筑用地提取的主要因素是水体。
综合以上所述，该种基于多尺度融合的土地利用面积计算方法，可将解混后的各分量提取出来，将低反照率不透水面分量与高反照率不透水面分量相加，初步得到不透水面的面积比例；然后将NDVI二值化处理结果掩膜不透水面分量，将掩膜掉的像元作为植被分量，赋值1，与解混结果中的植被分量相加，得到植被修正后的面积比例；接着将EIBI二值化的结果掩膜不透水面分量，将掩膜掉的像元作为土壤分量，赋值1，与解混结果中的土壤分量相加，得到土壤修正后的面积比例；最后，不透水面分量中剩余的部分是去除了植被和土壤噪音后的不透水面面积比例，采用MNDWI去除水体，同时计算影像的NDVI和EIBI；然后经过最小噪声分离变换将影像降维处理，结合高分影像手动选择纯净像元，基于CLSMA计算混合像元内各类端元所占比例；最后利用EIBI和NDVI的阈值，将不透水面解译结果中的裸土和植被噪音去除，降低不透水面高估误差，以及其他分量的低估误差，并分别与土壤和植被的解混分量相加，得到精确的地表覆盖面积比例。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (4)
1.一种基于多尺度融合的土地利用面积计算方法，其特征在于：该种基于多尺度融合的土地利用面积计算方法具体操作步骤如下：
S1：对中低分辨率遥感影像，Landsat-8 Operational Land Imager进行数据预处理，包括辐射校正、几何校正和影像裁剪，其中，Landsat-8 OLI影像的空间分辨率为30m；
S2：计算MNDWI，通过Otsu阈值分割法确定水体掩膜阈值，去除水体，MNDWI的计算公式如下：
MNDWI＝(PGREEN-PMIR)/(PGREEN+PMIR1)；
S3：对去除水体后的影像进行MNF降维处理，结合N维可视化工具，选择较为纯净的像元，得到端元反射波谱曲线；
S4：结合同时期的高分影像Sentine1-2A multispectral imager，利用感兴趣区域工具，手动选取较为纯净的像元，获取植被、土壤、高反照率地物和低反照率地物的光谱曲线，修正由Landsat-8 OLI影像上选取的端元光谱曲线，然后采用CLSMA对影响进行最小二成分解，计算各像元中端元比例，将波段2、3、4、8和11波段上端元的反射率作为Landsat-8 OLI相应波段的反射率，修正各端元光谱，得到比较典型的各类端元的反射光谱曲线，其中Sentine1-2A MSI影像的空间分辨率为10m；
S5：通过CLSMA可以逐像元计算各类地物所占比例，通过NDVI和EIBI阈值分割，最终将不透水面中大部分的植被和裸土噪音分离出来，并赋值为1，作为补偿部分与CLSMA解译结果中的植被分量和土壤分类合并，其计算公式如下：
NDVI＝(PNIR-PRED)/(PNIR+PRED)；
式中，PNIR为Landsat-8 OLI遥感影像的近红外波段记为Band5，PRED为红色波段记为Band4；
S6：采用NDBBI，可以直接剔除植被信息，同时削弱水体噪音，提取出含有土壤的建筑用地信息，NDBBI的计算公式如下：
NDBBI＝[1.5PMIR2-(PNIR+PGREEN)/2]/[1.5PMIR2+(PNIR+PGREEN)/2]；
式中，PMIR2为Landsat-8 OLI遥感影像的短波红外波段记为Band7，PNIR为近红外波段记为Band5；
S7：研究植被覆盖率较低的区域，引入土壤调节因子L，增强建筑用地区域的植被指数，SAVI的计算公式如下：
SAVI＝(PNIR-PRED)(1+L)/(PNIR+PRED+L)；
式中，L作为土壤调节因子，取0.5，将土壤亮度差异调整至最小；
S8：利用BSI增强裸土信息，其次是建筑用地信息，水体和植被，BSI的计算公式如下：
式中，PBLUE为Landsat-8 OLI遥感影像的绿色波段记为Band3；
S9：利用BCI和MNDWI的亮度差异，配合EBSI增强型裸土指数，其计算公式如下：
EBSI＝(BSI-MNDWI)/(BSI+MNDWI)。
2.一种如权利要求1所述的基于多尺度融合的土地利用面积计算方法，其特征在于：所述NDVI和所述EIBI通过Otsu阈值分割法，分别进行二值化处理，其中NDVI二值化结果中植被用0表示，非植被用1表示；EIBI二值化结果中建筑用地用1表示，非建筑用地用0表示。
3.一种如权利要求1所述的基于多尺度融合的土地利用面积计算方法，其特征在于：所述CLSMA的计算公式如下：
式中，i＝1，2，…M，M为光谱波段数；n为端元数目；fk为端元k在像元中所占面积比例；Ri为波段i上端元k的光谱反射率；ERi为波段i的残差。
4.一种如权利要求1所述的基于多尺度融合的土地利用面积计算方法，其特征在于：所述EIBI对建筑用地提取的主要因素是水体。
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