[發(fā)明專利]一種基于信息熵的SEVI調節(jié)因子優(yōu)化方法

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• 申請日: 2019-12-24
• 公開（公告）號: CN111105402A
• 公開（公告）日: 2020-05-05
• 發(fā)明（設計）人: 江洪;吳勇鋒;馬錦典
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 福州元創(chuàng)專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 錢莉;蔡學俊

本發(fā)明涉及一種基于信息熵的SEVI調節(jié)因子優(yōu)化方法，首先根據研究目標選定研究區(qū)，獲取對應的長時間序列遙感影像；利用反射率數據計算研究區(qū)陰影消除植被指數SEVI：然后選擇純植被復雜地形區(qū)域，利用陰影消除植被指數SEVI計算香農信息熵H(v)；令調節(jié)因子從0開始，以預設的間隔T依次遞增，分別計算SEVI和H(v)；當H(v)取值最大時，取與最大H(v)對應的調節(jié)因子作為最優(yōu)調節(jié)因子。本發(fā)明無需DEM數據和遙感影像分類，同時不依賴于地面調查數據。

技術領域

本發(fā)明涉及植被檢測領域，特別是一種基于信息熵的SEVI調節(jié)因子優(yōu)化方法。

背景技術

現有地形陰影消除植被指數SEVI及其前期成果TAVI、TCVI中調節(jié)因子優(yōu)化方法主要有4種：“匹配法(國家專利號200910111688X)”、“極值(Max)法(國家專利號201010180895.3)”、“相關系數(r)法(國家專利號2015108077580)”和太陽高度角法(國家專利號201611127461.0)。

上述4種優(yōu)化算法無需DEM等數據的支持，都能有效削減地形陰影對山區(qū)植被信息的影響。但“匹配法”、“極值法”都需要先對遙感影像進行分類，其中“匹配法”還需要地面數據等的支持；“相關系數法”是經驗算法，理論基礎較弱；“太陽高度角法”中s因子不容易確定，這些都影響了SEVI技術在山區(qū)植被長時間序列監(jiān)測等的大范圍推廣應用。

發(fā)明內容

有鑒于此，本發(fā)明的目的是提出一種基于信息熵的SEVI調節(jié)因子優(yōu)化方法，無需DEM數據和遙感影像分類，同時不依賴于地面調查數據。

本發(fā)明采用以下方案實現：一種基于信息熵的SEVI調節(jié)因子優(yōu)化方法，包括以下步驟：

根據研究目標選定研究區(qū)，獲取對應的長時間序列遙感影像；

利用反射率數據計算研究區(qū)陰影消除植被指數SEVI：

式中，f(Δ)為調節(jié)因子，B_r為遙感影像紅光波段反射率數據，B_nir為遙感影像近紅外波段反射率數據；

選擇純植被復雜地形區(qū)域(如植被保護完好的山區(qū)自然保護區(qū))，利用陰影消除植被指數SEVI計算香農信息熵H(v)；

令調節(jié)因子f(Δ)從0開始，以預設的間隔T依次遞增，分別計算SEVI和H(v)；

當H(v)取值最大時，取與最大H(v)對應的調節(jié)因子f(Δ)作為最優(yōu)調節(jié)因子f_opt：

f_opt＝argmax(H(v))。

進一步地，所述選擇純植被復雜地形區(qū)域，利用陰影消除植被指數SEVI計算香農信息熵H(v)具體為：

其中，

式中，p_i為i像元信息所占比例；n為研究區(qū)像元數，為i像元的f(Δ)取值等于f時的SEVI計算結果。

進一步地，所述預設的間隔T為0.001。

進一步地，

與現有技術相比，本發(fā)明有以下有益效果：

1、本發(fā)明用信息熵計算調節(jié)因子，理論依據更強，擺脫原有經驗算法不易理解的不足，可以應用于長時間序列的山區(qū)植被變化監(jiān)測與分析；

2、本發(fā)明確定的最優(yōu)解，保證SEVI能有效消除各類地形陰影對山區(qū)植被信息的干擾；