CN117218535B - 一种基于sfa的长期森林覆盖变化检测方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于SFA的长期森林覆盖变化检测方法，属于森林检测技术领域。方法如下：采集A1、A2时期被检测森林区域实时遥感图像并划分为多个栅格后进行存储；计算每个栅格的植被指数；对对应的栅格的植被覆盖度进行融合；获得数据集并将数据集划分为训练集和测试集；构建神经网络模型；利用训练集对神经网络模型进行训练；利用测试集和训练好的神经网络模型，实现对A1至A2期间的森林覆盖变化的检测；重复上述步骤实现长期森林覆盖变化的检测。本发明运用SFA提取森林信息，解决了目前没有对植被缓慢变化特征进行检测的问题，提高了长期森林覆盖变化检测的准确度，有助于对森林进行有效及时的排查维护，从而保证了整个森林的安全。

Description

一种基于SFA的长期森林覆盖变化检测方法
技术领域
本发明涉及一种基于SFA的长期森林覆盖变化检测方法，属于森林检测技术领域。
背景技术
通过植被短期内的缓慢变化可以有效判断环境因素对植被的短期影响。
近年来，在统计学习领域，缓慢特征分析(Slow Feature Analysis，缩写：SFA)可以用来分析提取数据中的缓慢变化特征，从而发现数据变化的本质驱动因素。这主要是因为快速变化特征通常都代表着噪声，缓慢变化特征更能体现数据中潜藏的本质信息。因此，SFA在消除测量数据干扰影响中有着不可替代的功效。
然后在传统的森林覆盖变化检测中，并没有对植被缓慢变化特征进行检测的先例。
发明内容
为解决背景技术中存在的问题，本发明提供一种基于SFA的长期森林覆盖变化检测方法。
实现上述目的，本发明采取下述技术方案：一种基于SFA的长期森林覆盖变化检测方法，所述方法包括如下步骤：
S1：采集A1时期的被检测森林区域的实时遥感图像；
S2：将A1时期的实时遥感图像划分为多个栅格后进行存储；
S3：采集A2时期的被检测森林区域的实时遥感图像；
S4：将A2时期的实时遥感图像按照与A1时期的实时遥感图像相同标准划分为多个栅格后进行存储；
S5：利用慢特征分析算法计算A1时期的实时遥感图像以及A2时期的实时遥感图像的每个栅格的植被指数，植被指数用于表征栅格内的植被覆盖度；
S6：利用图像处理技术，分别对A1时期的实时遥感图像以及A2时期的实时遥感图像中每两个对应的栅格的植被覆盖度进行融合；
S7：基于融合的特征，分别获得每两个对应的栅格的数据集，并将所述数据集划分为训练集和测试集；
S8：构建神经网络模型；
S9：利用训练集对神经网络模型进行训练；
S10：利用测试集和训练好的神经网络模型，实现对A1至A2期间的森林覆盖变化的检测；
S11：重复S1-S10实现长期森林覆盖变化的检测。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明运用SFA提取森林信息，解决了目前没有对植被缓慢变化特征进行检测的问题，提高了长期森林覆盖变化检测的准确度，有助于对森林进行有效及时的排查维护，从而保证了整个森林的安全。
具体实施方式
下面将对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是发明的一部分实施例，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。
一种基于SFA的长期森林覆盖变化检测方法，所述方法包括如下步骤：
S1：利用遥感图像采集无人机，采集A1时期的被检测森林区域的实时遥感图像；
S2：将A1时期的实时遥感图像划分为多个栅格后进行存储；
S3：利用遥感图像采集无人机，采集A2时期的被检测森林区域的实时遥感图像；所述遥感图像通过CCD相机拍摄获取。
S4：将A2时期的实时遥感图像按照与A1时期的实时遥感图像相同标准划分为多个栅格后进行存储；
S5：利用慢特征分析算法(Slow Feature Analysis，SFA)计算A1时期的实时遥感图像以及A2时期的实时遥感图像的每个栅格的植被指数，植被指数用于表征栅格内的植被覆盖度；
植被指数即NDVI，其定义是近红外区与红光区的反射率差值/近红外区与红光区的反射率和值，是最常用的植被指数，虽然NDVI对土壤背景的变化较为敏感，但由于NDVI可以消除大部分与仪器定标、太阳角、地形、云阴影和大气条件有关辐照度的变化，增强了对植被的响应能力，是目前已有的40多种植被指数中应用最广的一种。
所述植被指数至少包括植被的高度信息、植被的颜色信息以及植被的覆盖面信息。
S6：利用图像处理技术，分别对A1时期的实时遥感图像以及A2时期的实时遥感图像中每两个对应的栅格的植被覆盖度进行融合；
S7：基于融合的特征，分别获得每两个对应的栅格的数据集，并将所述数据集划分为训练集和测试集；
S8：构建神经网络模型；
S9：利用训练集对神经网络模型进行训练；
S10：利用测试集和训练好的神经网络模型，实现对A1至A2期间的森林覆盖变化的检测；
S11：重复S1-S10实现长期森林覆盖变化的检测。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同条件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (3)

1.一种基于SFA的长期森林覆盖变化检测方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
S1：采集A1时期的被检测森林区域的实时遥感图像；
S2：将A1时期的实时遥感图像划分为多个栅格后进行存储；
S3：采集A2时期的被检测森林区域的实时遥感图像；
S4：将A2时期的实时遥感图像按照与A1时期的实时遥感图像相同标准划分为多个栅格后进行存储；
S5：利用慢特征分析算法计算A1时期的实时遥感图像以及A2时期的实时遥感图像的每个栅格的植被指数，植被指数用于表征栅格内的植被覆盖度；
S6：利用图像处理技术，分别对A1时期的实时遥感图像以及A2时期的实时遥感图像中每两个对应的栅格的植被覆盖度进行融合；
S7：基于融合的特征，分别获得每两个对应的栅格的数据集，并将所述数据集划分为训练集和测试集；
S8：构建神经网络模型；
S9：利用训练集对神经网络模型进行训练；
S10：利用测试集和训练好的神经网络模型，实现对A1至A2期间的森林覆盖变化的检测；
S11：重复S1-S10实现长期森林覆盖变化的检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于SFA的长期森林覆盖变化检测方法，其特征在于：所述遥感图像通过CCD相机拍摄获取。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于SFA的长期森林覆盖变化检测方法，其特征在于：所述植被指数至少包括植被的高度信息、植被的颜色信息以及植被的覆盖面信息。
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