CN115620133B - 一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法，包括筛选多光谱遥感影像；构建NDVI和MNDWI原始时间序列；利用谐波模型对每个像素的NDVI和MNDWI时间序列进行重建；构建顾及物候与水位时序特征的红树林指数PWTMI并计算目标年份的PWTMI图像；根据样本的PWTMI统计结果确定阈值范围提取红树林初步范围；去除误分像素，得到最终的红树林提取结果。本发明的有益效果是：本发明结合了光谱特征与时序特征，充分使用了长时序遥感数据，利用该方法可以快速获得大尺度、长时序的红树林分布数据集，有助于掌握红树林的时空动态，为红树林的保护修复与科学管理提供数据支持和决策参考。

Description

一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法
技术领域
本发明涉及遥感影像的分类提取技术领域，更确切地说，它涉及一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法。
背景技术
红树林是热带与亚热带海岸带生产力最高的海洋生态系统之一，在净化海水、防浪护堤、维持生物多样性、固碳储碳等方面发挥着极为重要的作用。近年来，中国红树林保护修复取得积极进展，初步扭转了红树林面积急剧减少的趋势，但红树林总面积偏小、生境退化、生物多样性降低、外来生物入侵等问题还比较突出。
红树林制图研究常用的数据源为中分辨率光学遥感数据，其中最普遍的为Landsat数据。Landsat数据具有中等的时空分辨率，能够提供1972年至今的长时序遥感数据，在提供长时序数据方面具有无可取代的优势。Sentinel-2数据具有更高的时空分辨率，但只能提供2015年至今的数据，是近年来红树林制图研究的另一主要数据源。但目前对红树林的监测仅仅使用单时相或者多个时相数据，仅有少数研究使用了长时序数据，忽略了长时序遥感数据的优势，不能很好发挥数据潜力。
研究方法上，红树林制图研究主要可分为两类：一是使用影像分类的方法，二是基于植被指数进行阈值分割或决策树分类。影像分类方法依赖于大量的样本和复杂的分类器，计算效率低，泛化能力差，不适合大规模提取红树林。样本数量和准确率对分类结果的影响很大，而实际情况中往往很难获取大量实测样本，并且复杂的分类器意味着更大的计算量。另一方面，由于传感器参数、成像条件以及背景环境的差异，训练数据往往难以迁移到其他影像或其他区域。快速准确的红树林提取方法仍有待开发。
利用光谱指数可以快速提取大范围的目标地物。至今已有很多植被指数被用于植被制图，比如NDVI、SAVI、EVI等。但这些指数并非针对红树林，所以无法区分红树林与其他陆地植被。一些研究人员利用不同卫星数据的输入波段提出了红树林特有的指数用于红树林提取，如MVI、CMRI、EMVI等。已有的红树林指数大多是基于光谱特征开发的，少数使用高潮和低潮时刻的影像将潮汐特征考虑进来，尚无指数使用长时序特征。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的不足，提供了一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法。
第一方面，提供了一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法，包括：
步骤1，筛选目标区域目标时相前后三年所有可用的多光谱遥感影像，并对所述多光谱遥感影像进行预处理；
步骤2，计算所有多光谱遥感影像对应的归一化植被指数NDVI图像和改进的归一化水指数MNDWI图像，构建NDVI和MNDWI原始时间序列；
步骤3，利用谐波模型对每个像素的NDVI和MNDWI时间序列进行重建，得到重建后的时间序列数据，分别用以表征该像素的物候和水位时序特征；
步骤4，构建顾及物候与水位时序特征的红树林指数PWTMI并计算目标年份的PWTMI图像；
步骤5，根据样本的PWTMI统计结果确定阈值范围提取红树林初步范围；
步骤6，结合NDVI均值图像和地形数据，去除误分像素，得到最终的红树林提取结果。
作为优选，步骤2中，NDVI的计算公式为：
Figure GDA0004144933290000021
其中，NIR为近红外波段值，Red为红光波段值；
MNDWI的计算公式为：
Figure GDA0004144933290000022
其中，Green为绿光波段值，SWIR1为短波红外波段值。
作为优选，步骤3中，对每个像素的NDVI和MNDWI时间序列进行重建以表征物候和水位时序特征，其计算公式为：
Figure GDA0004144933290000023
其中，
Figure GDA0004144933290000024
为重建后t时刻的像素值，a为截距，b为时间序列数据中潜在趋势的斜率，c和d代表季节性的不同频率谐波分量；T是每年的天数。
作为优选，步骤4中，PWTMI的计算公式为：
FNDVI＝(cNDVI-dNDVI+1)×(meanNDVI+1)/differenceNDVI
FMNDWI＝(cMNDWI-dMNDWI+1)×(meanMNDWI+1)/differenceMNDWI
PWTMI＝FNDVI×FMNDWI
其中，cNDVI、dNDVI和cMNDWI、dMNDWI分别为NDVI、MNDWI时间序列模型的谐波分量，meanNDVI和meanMNDWI分别为重建后的NDVI、MNDWI时间序列数据均值，differenceNDVI和differenceMNDWI分别为重建后的NDVI、MNDWI时间序列数据最大最小值差值，FNDVI和FMNDWI分别为NDVI因子、MNDWI因子。
作为优选，步骤5中，红树林提取需满足的表达式为：
PWTMI(m,n)≥THPWTMI
其中，PWTMI(m,n)为位置(m,n)的PWTMI值，THPWTMI为PWTMI阈值。
作为优选，步骤6中，去除误分像素需满足的表达式为：
Figure GDA0004144933290000031
其中：meanNDVI(m,n)为位置(m,n)的重建后NDVI时间序列数据均值，THNDVI为NDVI阈值；H(m,n)、S(m,n)分别为位置(m,n)的高程与坡度，minh、maxh分别为该位置高程范围的下限与上限，mins、maxs分别为该位置坡度范围的下限与上限。
第二方面，提供了一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取装置，用于执行第一方面任一所述红树林提取方法，包括：
筛选模块，用于筛选目标区域目标时相前后三年所有可用的多光谱遥感影像，并对所述多光谱遥感影像进行预处理；
指数计算模块，用于计算所有多光谱遥感影像对应的归一化植被指数NDVI图像和改进的归一化水指数MNDWI图像，构建NDVI和MNDWI原始时间序列；
重建模块，用于利用谐波模型对每个像素的NDVI和MNDWI时间序列进行重建，得到重建后的时间序列数据，分别用以表征该像素的物候和水位时序特征；
PWTMI构建模块，用于构建顾及物候与水位时序特征的红树林指数PWTMI并计算目标年份的PWTMI图像；
提取模块，用于根据样本的PWTMI统计结果确定阈值范围提取红树林初步范围；
去除模块，用于结合NDVI均值图像和地形数据，去除误分像素，得到最终的红树林提取结果。
第三方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质内存储有计算机程序；所述计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面任一所述红树林提取方法。
第四方面，提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面任一所述红树林提取方法。
本发明的有益效果是：本发明首先对归一化植被指数和改进的归一化水指数时间序列数据进行重建，再构建顾及物候与水位时序特征的红树林指数来增大红树林与其他地物的差异，根据样本的指数统计结果确定阈值提取红树林，最后结合归一化植被指数和地形数据去除误分像素，实现红树林的精确提取。本发明提出的方法结合了光谱特征与时序特征，充分使用了长时序遥感数据。利用该方法可以快速获得大尺度、长时序的红树林分布数据集，有助于掌握红树林的时空动态，为红树林的保护修复与科学管理提供数据支持和决策参考。因此，本发明提出的方法具有重要的实际应用意义。
附图说明
图1为一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法的流程图；
图2为红树林像素的原始及重建后NDVI、MNDWI时间序列示意图；
图3为红树林典型分布区六类地物PWTMI箱线图；
图4为红树林提取结果示意图；
图5为一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步描述。下述实施例的说明只是用于帮助理解本发明。应当指出，对于本技术领域的普通人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
实施例1
本发明针对现有红树林提取方法存在的时序特征被忽略、计算效率低等问题，提出一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法。首先对归一化植被指数和改进的归一化水指数时间序列数据进行重建，再构建顾及物候与水位时序特征的红树林指数来增大红树林与其他地物的差异，根据样本的指数统计结果确定阈值提取红树林，最后结合归一化植被指数和地形数据去除误分像素，实现红树林的精确提取。
具体地，本发明提供的一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法，以Landsat数据为数据源，依托于Google Earth Engine(GEE)平台实现，如图1所示，包括：
步骤1，筛选目标区域目标时相前后三年所有可用的多光谱遥感影像，并对多光谱遥感影像进行预处理；多光谱遥感影像为Landsat地表反射率数据，预处理包括大气校正和去云。
步骤2，计算所有多光谱遥感影像对应的归一化植被指数NDVI图像和改进的归一化水指数MNDWI图像，构建NDVI和MNDWI原始时间序列。
步骤3，如图2所示，利用谐波模型对每个像素的NDVI和MNDWI时间序列进行重建，得到重建后的时间序列数据，分别用以表征该像素的物候和水位时序特征。
步骤4，构建顾及物候与水位时序特征的红树林指数PWTMI并计算目标年份的PWTMI图像。
步骤5，根据样本的PWTMI统计结果确定阈值范围提取红树林初步范围。
图3为多个红树林典型分布区的六类地物PWTMI箱线图，其中，M表示红树林，S表示盐沼植被，O表示其他植被，W表示水体，T表示光滩，B表示裸地及建成区。因此，本申请构建了顾及物候与水位时序特征的红树林指数PWTMI以增强红树林与其他地物的区别，在指数构建过程中结合了光谱特征和时序特征，通过阈值简单快速地实现红树林的提取。
步骤6，结合NDVI均值图像和地形数据，去除误分像素，得到最终的红树林提取结果(如图4所示)。
步骤2中，NDVI的计算公式为：
Figure GDA0004144933290000051
其中，NIR为近红外波段值，Red为红光波段值；
MNDWI的计算公式为：
Figure GDA0004144933290000052
其中，Green为绿光波段值，SWIR1为短波红外波段值。
本例中NIR、Red、Green、SWIP1分别为Landsat数据的B5、B4、B3、B6。
步骤3中，对每个像素的NDVI和MNDWI时间序列进行重建的计算公式为：
Figure GDA0004144933290000053
其中，
Figure GDA0004144933290000054
为重建后t时刻的像素值，a为截距，b为时间序列数据中潜在趋势的斜率，c和d代表季节性的不同频率谐波分量；T是每年的天数。
步骤4中，PWTMI的计算公式为：
FNDVI＝(cNDVI-dNDVI+1)×(meanNDVI+1)/differenceNDVI
FMNDWI＝(cMNDWI-dMNDWI+1)×(meanMNDWI+1)/differenceMNDWI
PWTMI＝FNDVI×FMNDWI
其中，cNDVI、dNDVI和cMNDWI、dMNDWI分别为NDVI、MNDWI时间序列模型的谐波分量，meanNDVI和meanMNDWI分别为重建后的NDVI、MNDWI时间序列数据均值，differenceNDVI和differenceMNDWI分别为重建后的NDVI、MNDWI时间序列数据最大最小值差值，FNDVI和FMNDWI分别为NDVI因子、MNDWI因子。
步骤5中，红树林提取需满足的表达式为：
PWTMI(m,n)≥THPWTMI
其中，PWTMI(m,n)为位置(m,n)的PWTMI值，THPWTMI为PWTMI阈值。本例中THPWTMI为1.3。
步骤6中，结合NDVI均值图像和DEM数据的高程、坡度信息，去除误分像素，得到最终的红树林提取结果。本例中DEM数据采用SRTM V3数据，去除误分像素需满足的表达式为：
Figure GDA0004144933290000061
其中：meanNDVI(m,n)为位置(m,n)的重建后NDVI时间序列数据均值，THNDVI为NDVI阈值；H(m,n)、S(m,n)分别为位置(m,n)的高程与坡度，minh、maxh分别为该位置高程范围的下限与上限，mins、maxs分别为该位置坡度范围的下限与上限。本例中THNDVI为0.4，minh、maxh分别为0、15，mins、maxs分别为0°、5°。
综上所述，本发明提出一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法，结合了光谱特征与时序特征，充分使用了长时序遥感数据。利用该方法可以快速获得大尺度、长时序的红树林分布数据集，有助于掌握红树林的时空动态，为红树林的保护修复与科学管理提供数据支持和决策参考。

Claims (7)

1.一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法，其特征在于，包括：
步骤1，筛选目标区域目标时相前后三年所有可用的多光谱遥感影像，并对所述多光谱遥感影像进行预处理；
步骤2，计算所有多光谱遥感影像对应的归一化植被指数NDVI图像和改进的归一化水指数MNDWI图像，构建NDVI和MNDWI原始时间序列；
步骤3，利用谐波模型对每个像素的NDVI和MNDWI时间序列进行重建，得到重建后的时间序列数据，分别用以表征该像素的物候和水位时序特征；
步骤4，构建顾及物候与水位时序特征的红树林指数PWTMI并计算目标年份的PWTMI图像；
PWTMI的计算公式为：
FNDVI＝(cNDVI-dNDVI+1)×(meanNDVI+1)/differenceNDVI
FMNDWI＝(cMNDWI-dMNDWI+1)×(meanMNDWI+1)/differenceMNDWI
PWTMI＝FNDVI×FMNDWI
其中，cNDVI、dNDVI和cMNDWI、dMNDWI分别为NDVI、MNDWI时间序列模型的谐波分量，meanNDVI和meanMNDWI分别为重建后的NDVI、MNDWI时间序列数据均值，differenceNDVI和differenceMNDWI分别为重建后的NDVI、MNDWI时间序列数据最大最小值差值，FNDVI和FMNDWI分别为NDVI因子、MNDWI因子；
步骤5，根据样本的PWTMI统计结果确定阈值范围提取红树林初步范围；
步骤6，结合NDVI均值图像和地形数据，去除误分像素，得到最终的红树林提取结果。
2.根据权利要求1所述的顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法，其特征在于，步骤2中，NDVI的计算公式为：
Figure FDA0004144933280000011
其中，NIR为近红外波段值，Red为红光波段值；
MNDWI的计算公式为：
Figure FDA0004144933280000012
其中，Green为绿光波段值，SWIR1为短波红外波段值。
3.根据权利要求2所述的顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法，其特征在于，步骤3中，对每个像素的NDVI和MNDWI时间序列进行重建以表征物候和水位时序特征，其计算公式为：
Figure FDA0004144933280000021
其中，
Figure FDA0004144933280000022
为重建后t时刻的像素值，a为截距，b为时间序列数据中潜在趋势的斜率，c和d代表季节性的不同频率谐波分量；T是每年的天数。
4.根据权利要求1所述的顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法，其特征在于，步骤5中，红树林提取需满足的表达式为：
PWTMI(m，n)≥THPWTMI
其中，PWTMI(m，n)为位置(m，n)的PWTMI值，tHPWTMI为PWTMI阈值。
5.根据权利要求4所述的顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法，其特征在于，步骤6中，去除误分像素需满足的表达式为：
Figure FDA0004144933280000023
其中：meanNDVI(m，n)为位置(m，n)的重建后NDVI时间序列数据均值，THNDVI为NDVI阈值；H(m，n)、S(m，n)分别为位置(m，n)的高程与坡度，minh、maxh分别为该位置高程范围的下限与上限，mins、maxs分别为该位置坡度范围的下限与上限。
6.一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取装置，其特征在于，用于执行权利要求1至5任一所述红树林提取方法，包括：
筛选模块，用于筛选目标区域目标时相前后三年所有可用的多光谱遥感影像，并对所述多光谱遥感影像进行预处理；
指数计算模块，用于计算所有多光谱遥感影像对应的归一化植被指数NDVI图像和改进的归一化水指数MNDWI图像，构建NDVI和MNDWI原始时间序列；
重建模块，用于利用谐波模型对每个像素的NDVI和MNDWI时间序列进行重建，得到重建后的时间序列数据，分别用以表征该像素的物候和水位时序特征；
PWTMI构建模块，用于构建顾及物候与水位时序特征的红树林指数PWTMI并计算目标年份的PWTMI图像；PWTMI的计算公式为：
FNDVI＝(cNDVI-dNDVI+1)×(meanNDVI+1)/differenceNDVI
FMNDWI＝(cMNDWI-dMNDWI+1)×(meanMNDWI+1)/differenceMNDWI
PWTMI＝FNDVI×FMNDWI
其中，cNDVI、dNDVI和cMNDWI、dMNDWI分别为NDVI、MNDWI时间序列模型的谐波分量，meanNDVI和meanMNDWI分别为重建后的NDVI、MNDWI时间序列数据均值，differenceNDVI和differenceMNDWI分别为重建后的NDVI、MNDWI时间序列数据最大最小值差值，FNDVI和FMNDWI分别为NDVI因子、MNDWI因子；
提取模块，用于根据样本的PWTMI统计结果确定阈值范围提取红树林初步范围；
去除模块，用于结合NDVI均值图像和地形数据，去除误分像素，得到最终的红树林提取结果。
7.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质内存储有计算机程序；所述计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行权利要求1至5任一所述红树林提取方法。
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