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[發(fā)明專利]一種基于Google Earth Engine云平臺的潮間帶灘涂快速遙感提取方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910494413.2 申請日: 2019-06-06
公開(公告)號: CN110296690A 公開(公告)日: 2019-10-01
發(fā)明(設計)人: 賈明明;王宗明;任春穎;毛德華 申請(專利權)人: 中國科學院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所
主分類號: G01C11/04 分類號: G01C11/04;G06K9/00;G06K9/32
代理公司: 哈爾濱華夏松花江知識產(chǎn)權代理有限公司 23213 代理人: 孟憲會
地址: 130102 吉林省*** 國省代碼: 吉林;22
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 潮間帶 影像 水面區(qū)域 云平臺 圖像 像元 遙感 水體 探測 遙感技術 快速提取 影像形成 反射率 分布圖 篩選 水面 覆蓋
【說明書】:

一種基于Google Earth Engine云平臺的潮間帶灘涂快速遙感提取方法,涉及潮間帶灘涂快速提取方法,本發(fā)明是為了解決現(xiàn)有的遙感技術無法準確探測獲得潮間帶灘涂分布的問題而提出的。篩選Sentinel?2MSI影像形成一個影像集;計算影像集中每一個影像的水體指數(shù)NDWI得到空間上的NDWI圖像;形成最大NDWI像元組成的圖像;利用mask函數(shù)去掉沒有水體的區(qū)域;形成最大8A反射率的像元組成的圖像;利用mask函數(shù)去掉非水面的區(qū)域;對高潮能夠覆蓋的所有水面區(qū)域低潮時的非水面區(qū)域進行空間求交,得到潮間帶灘涂的分布圖。本發(fā)明能準確快速地探測潮間帶灘涂分布。

技術領域

本發(fā)明涉及一種利用云平臺和遙感數(shù)據(jù)的潮間帶灘涂快速提取方法,涉及應用遙感技術制作灘涂地圖等技術領域。

背景技術

灘涂作為濱海濕地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,對保育濱海濕地生態(tài)系統(tǒng)生物多樣性具有重要作用,灘涂主要包括潮上帶、潮間帶和潮下帶3個部分。其中潮間帶灘涂具有極高的經(jīng)濟和生態(tài)價值,在維持海洋生物多樣性、發(fā)展生態(tài)旅游、開展科學研究、維持海岸帶生態(tài)平衡以及減災等方面起著特別重要的作用。近年來,大規(guī)模的填海造陸和圍海養(yǎng)殖活動,使潮間帶灘涂大量減少,導致濱海濕地生態(tài)系統(tǒng)的破壞和生物多樣性下降。快速準確的繪制潮間帶灘涂分布圖,是有效加強紅灘涂濕地保護管理和生態(tài)恢復意義的基礎。

近年來,遙感技術已成為制作灘涂專題地圖的有效方法。但是由于灘涂分布于潮間帶地區(qū),周期性的潮水浸沒是給灘涂制圖帶來了困難。使用單時相的影像,不能有效識別漲潮時水面以下的灘涂范圍。近幾年,遙感數(shù)據(jù)云平臺Google Earth Engine的大范圍使用,2-5天重訪周期的哨兵-2號多光譜數(shù)據(jù)(Sentinel-2MSI)給潮間帶灘涂識別帶來了新的機遇。現(xiàn)有技術中針對潮間帶灘涂遙感的提取沒有給出具體手段。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術問題是:

本發(fā)明為了解決現(xiàn)有的遙感技術無法準確探測獲得潮間帶灘涂分布的問題,從而提供一種基于Google Earth Engine云平臺和Sentinel-2MSI影像的潮間帶灘涂快速提取的方法。

本發(fā)明為解決上述技術問題采取的技術方案是:

一種基于Google Earth Engine云平臺的潮間帶灘涂快速遙感提取方法,它包括如下步驟:

步驟一:利用Google Earth Engine云平臺,篩選研究區(qū)一年內(nèi)云量較少的Sentinel-2MSI影像,形成一個影像集;

步驟二:計算影像集中每一個影像的水體指數(shù)(NDWI),得到空間上的NDWI圖像,并將NDWI圖像當做一個波段,合并到原始影像中。NDWI計算公式如下;

NDWI=(PGreen-PNIR)/(PGreen+PNIR)

式中,PGreen和PNIR代表綠波段和近紅外波段的反射率。

步驟三:利用Google Earth Engine中qualityMosaic函數(shù)選取影像集中NDWI值最大的像元,形成最大NDWI像元組成的圖像;

步驟四:設置NDWI閾值,選出一年中至少有一次水體覆蓋的范圍,利用mask函數(shù)去掉沒有水體的區(qū)域;

步驟五:根據(jù)灘涂在Sentinel-2MSI影像的8A波段反射率大于水體反射率的原理,利用Google Earth Engine中qualityMosaic函數(shù)選取影像集中8A波段值最大的像元,形成最大8A反射率的像元組成的圖像;

步驟六:設置8A閾值,選出最大8A反射率圖像中的非水面,利用mask函數(shù)去掉水面的區(qū)域;

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