[發明專利]一種沿海城市時間序列土地利用信息提取方法

有效

• 申請號: 201611253105.3
• 申請日: 2016-12-30
• 公開（公告）號: CN106650689B
• 公開（公告）日: 2019-08-27
• 發明（設計）人: 花利忠;章欣欣;陳曦;鄧富亮;欒海軍
• 申請（專利權）人: 廈門理工學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T7/254;G06T7/246
• 代理公司: 泉州市潭思專利代理事務所(普通合伙) 35221
• 代理人: 麻艷

1.一種沿海城市時間序列土地利用信息提取方法，其特征在于包括如下步驟：

步驟1，采集遙感影像Landsat進行大氣校正，將原始像元的灰度值轉換為地表像元反射值；同時采集數字高程影像DEM數據，得到高程數據和坡度數據；

步驟2，在對遙感影像進行大氣校正的基礎上，根據沿海城市土地利用類型具體的劃分情況，選取一組遙感分類特征并進行計算，構建遙感分類特征指數數據庫；

所述步驟2中，遙感分類特征包括土壤調節植被指數SAVI、歸一化水體指數NDWI、歸一化裸地指數NDBaI、修正的歸一化裸地指數MNDBaI以及纓帽變換的亮度指數BI和濕度指數WI：

SAVI＝(ρ_NIR-ρ_Red)(1+l)/(ρ_NIR+ρ_Red+l)

其中，ρ_NIR為遙感影像近紅外波段經過大氣體校正的地表反射率，ρ_Red為遙感影像紅光波段經過大氣體校正的地表反射率；l為土壤調節因子，其值介于0-1之間，0和1分別代表植被覆蓋率極高和極低的兩種極端情況；

NDWI＝(ρ_Gruun-ρ_NIR)/(ρ_Gruun+ρ_NIR)

其中，ρ_Gruun為遙感影像綠光波段經過大氣體校正的地表反射率；

NDBaI＝(d_SWRI1-d_TIR)/(d_SWRI1+d_TIR)

其中，d為未經過大氣體校正的原始影像值，下標SWIR和TIR分別為短波紅外波段和熱紅外波段；

MNDBaI＝(ρ_Red-ρ_Blue)/(ρ_Red+ρ_Blue)

其中，ρ_Red為遙感影像紅光波段經過大氣體校正的地表反射率，ρ_Blue為遙感影像藍光波段經過大氣體校正的地表反射率；

BI_TM＝0.2043ρ_Blue+0.4158ρ_Green+0.5524ρ_Red+0.5741ρ_NIR+0.3124ρ_SWIR1+0.2303ρ_SWIR2

WI_TM＝0.0315ρ_Blue+0.2021ρ_Green+0.3102ρ_Red+0.1594ρ_NIR-0.6806ρ_SWIR1-0.6109ρ_SWIR2

其中，BI_TM、WI_TM分別為Landsat 5 TM的纓帽變換的亮度指數和濕度指數，ρ為遙感影像經過大氣體校正的地表反射率，下標Blue、Green、Red、NIR、SWIR1及SWIR2分別對應Landsat5 TM的藍光、綠光、紅光、近紅外、短波紅外1和短波紅外2波段；

BI_OLI＝0.3029ρ_Blue+0.2786ρ_Green+0.4733ρ_Red+0.5599ρ_NIR+0.508ρ_SWIR1+0.1872ρ_SWIR2

WI_OLI＝0.1511ρ_Blue+0.1973ρ_Green+0.3283ρ_Red+0.3407ρ_NIR-0.7117ρ_SWIR1-0.4559ρ_SWIR2

其中，BI_OLI、WI_OLI分別為Landsat 5 TM的纓帽變換的亮度指數和濕度指數，ρ為遙感影像經過大氣體校正的地表反射率，下標Blue、Green、Red、NIR、SWIR1及SWIR2分別對應Landsat 8 OLI的藍光、綠光、紅光、近紅外、短波紅外1和短波紅外2波段；

步驟3，基于多特征的決策樹模型，通過分類特征指數以及由DEM數據所得的高程數據和坡度數據，根據沿海城市不同土地利用類型構建單分類特征指數或多分類特征指數的決策規則，并依據規則進行沿海城市土地利用逐級分類，最終確定決策樹的各個分支；

步驟4，時間序列遙感影像變化檢測，區分誤分和漏分地類；

步驟5，進行分類精度的評價；

步驟6，輸出遙感影像中決策樹模型提取的土地利用分類圖。