[發明專利]一種基于路徑距離的植被可達性度量方法

有效

• 申請號: 201811471623.1
• 申請日: 2018-12-04
• 公開（公告）號: CN109559053B
• 公開（公告）日: 2023-09-05
• 發明（設計）人: 孟慶巖;孫云曉;張凱;陳旭
• 申請（專利權）人: 三亞中科遙感研究所;天津城建大學
• 主分類號: G06Q10/0639
• 分類號: G06Q10/0639;G06Q50/26
• 代理公司: 北京億騰知識產權代理事務所(普通合伙) 11309
• 代理人: 陳霽

1.一種基于路徑距離的植被可達性度量方法，該度量方法包括如下步驟：

步驟1)基于多光譜遙感影像提取植被和不透水面，分別獲得僅包含植被分布的植被基準圖和僅包含不透水面分布的不透水面基準圖；

步驟2)針對植被基準圖，采用統計檢驗與相關性分析相結合的方法，篩選獲得代表性植被景觀指數；統計檢驗即對各景觀指數的基本描述統計量，包括最大值、最小值、均值和標準差進行檢驗，剔除統計量具有異常行為的景觀指數；相關性分析即計算景觀指數兩兩之間的Spearman相關系數，剔除顯著相關的景觀指數，剔除后得到代表性植被景觀指數；

步驟3)基于因子分析法將代表性植被景觀指數濃縮為植被景觀結構度量因子；因子分析法即對代表性植被景觀指數進行因子分析，通過因子分析的數學表達式，得到因子載荷矩陣，提取特征根值大于1的主成份；

步驟4)針對不透水面基準圖，結合研究區道路網絡，計算基于路徑距離的可達范圍；

步驟5)在基于路徑距離的可達范圍內計算可達性度量因子，采用層次分析法確定各可達性度量因子的權重，對各可達性度量因子加權計算獲得植被可達性分布圖。

2.如權利要求書1所述的方法，其特征在于，所述步驟1)的具體方法為：

a)基于最大似然分類法對多光譜遙感影像進行分類，目標類別分別為植被、不透水面、水體和裸土；b)結合衛星地圖影像，采用分層樣點法驗證分類精度；c)若分類精度達到目標精度，則進行步驟d)；若分類精度未達目標精度，則進行手動分類后處理，直至分類精度達到目標精度；d)對分類結果圖進行掩膜，分別獲得僅包含植被分布的植被基準圖和僅包含不透水面分布的不透水面基準圖。

3.如權利要求書1所述的方法，其特征在于，所述步驟2)的具體方法為：

a)將植被基準圖劃分為大小相等的格網單元，并采用分層隨機抽樣法從格網單元中抽取若干代表性格網單元；b)利用Fragstats4.2軟件分別計算各代表性格網單元的景觀指數；c)對各景觀指數進行統計檢驗，即對各景觀指數的基本描述統計量，包括最大值、最小值、均值和標準差進行檢驗，剔除統計量具有異常行為的景觀指數；d)對統計檢驗后剩余的景觀指數進行相關性分析，即計算景觀指數兩兩之間的Spearman相關系數，如果相關系數絕對值大于0.90，并且在0.01水平上顯著，則指數間存在顯著的相關關系，剔除顯著相關的景觀指數，獲得代表性植被景觀指數。

4.如權利要求書1所述的方法，其特征在于，所述步驟3)的具體方法為：

a)對步驟2)中獲得的代表性景觀指數進行因子分析，得到因子載荷矩陣，提取特征根值大于1的主成份，因子分析的數學表達式為：X＝A×F+E，X為原始變量，A為因子載荷矩陣，F為公因子，E為公因子對數據的方差影響；b)查看因子載荷矩陣中所選主成份與各景觀指數的相關性，剔除與所提取主成份相關性弱的景觀指數；c)對b)中剩余景觀指數重新進行因子分析，獲得新的因子載荷矩陣，提取特征根值大于1的主成份，即植被景觀結構度量因子；d)根據c)中的因子載荷矩陣，計算得到各景觀指數因子得分矩陣，因子得分矩陣中的值即為由景觀指數計算植被景觀結構度量因子的系數。

5.如權利要求書1所述的方法，其特征在于，所述步驟4)提出了基于路徑距離的可達范圍計算方法，具體方法為：

a)采用格網法將不透水面基準圖劃分為可達性計算單元，各單元分別對應不同可達范圍；b)加入道路網絡數據，計算以各可達性計算單元最中央的不透水面像元為起點，計算沿道路網絡2千米的可達范圍；c)以b)中獲得的可達范圍為邊界，從植被基準圖上提取各可達范圍內的植被分布。

6.如權利要求書1所述的方法，其特征在于，所述步驟5)提出了考慮植被數量、景觀結構和生長狀況的植被可達性綜合度量方法，具體計算方法為：

a)針對步驟4)中各可達范圍內的植被分布，分別計算植被可達性度量因子，包括：①植被面積，用以表征植被數量；②植被景觀結構度量因子，用以表征植被景觀結構；③植被NDVI均值，用以表征植被生長狀況；b)采用層次分析法確定各可達性度量因子的權重，各度量因子的相對重要性如下：植被面積＞植被景觀結構度量因子＞植被NDVI均值；c)將a)中各植被可達性度量因子乘以對應權重，獲得植被可達性綜合度量結果。