[發明專利]利用時空生態環境遙感分形分維數分析生態變化趨勢方法

有效

• 申請號: 202011058321.9
• 申請日: 2020-09-30
• 公開（公告）號: CN112200042B
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發明（設計）人: 李暢;詹杰
• 申請（專利權）人: 華中師范大學
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06Q10/06;G06F17/18
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 肖明洲

本發明公開了一種利用時空生態環境遙感分形分維數分析生態變化趨勢方法，首先獲取某一區域某一時段NDVI、EVI、LAI、GPP、NPP五種遙感產品數據，并進行異常值剔除操作；然后求得月尺度數據，并用求平均得到年平均數據。之后，由所在地向外擴充緩沖區，在緩沖區范圍內對年平均數據做歸一化和主成分分析處理，得到生態綜合指數數據。再后，對生態綜合指數數據的時間序列數據分別做趨勢度分析、分類得分統計、以及不同緩沖區范圍的統計，并對得分和距離變量取對數，做直線回歸擬合，求得斜率，即為時空生態環境遙感分形分維數；最后，將斜率和0比較，如果大于0表示植被變好，如果小于0，表示植被變差。本發明能從時空上判斷生態植被變壞趨勢和程度。

技術領域

本發明屬于生態環境遙感監測和地理信息科學領域，涉及一種利用遙感方式評價區域生態環境變化時空不確定性的方法，具體涉及一個利用時空生態環境遙感分形分維數分析生態變化趨勢方法。

背景技術

遙感監測技術目前已經被廣泛應用于自然資源管理、自然災害監測、生態環境監測等方面，在農業、林業、地質、環境保護等領域具有重要的應用價值。遙感監測技術可大體分為兩類：基于遙感指數和基于遙感解譯的遙感監測技術。基于遙感指數的監測技術指的是根據地物光譜特性，將遙感影像進行波段組合和運算，來反映當地生態環境狀況。可以分為兩類：一是如植被指數、水體指數、大氣污染指數等基于波段運算的遙感指數；二是如干旱指數、生態環境狀況指數(EI)、遙感生態環境指數(RSEI)等面向應用的復合指數。基于遙感解譯的監測技術可以分為面向對象和面向像元的解譯。面向像元的解譯基于像元光譜反射率差異而進行的，可以分為兩類：一是監督分類，包括最大似然法、支持向量機(SVM)、決策樹(DT)、人工神經網絡(ANN)及其升級版深度學習的AlexNet、VGG以及ResNet模型等；二是非監督分類，包括K-Means、ISODATA、深度學習的自編碼器(AutoEncoder)、限制波爾茲曼機(Restricted Boltzmann Machine)等。研究結果的統計分析，又可大體分為借助于行政區和借助于緩沖區來進行。國內外學者在遙感監測方面有許多研究，但也存在些不足：

(1)從評價指標的選取來看，基于單一指數的評價方式指標單一，而基于多指數的評價方式指數間常常具有相關性。

(2)從數據的選取時間來看，多圍繞前后時間點的對比，時間的選取人為確定，時間短而具有不確定性，即：時間序列的波動性。

(3)從空間的統計分析來看，若借助于行政區進行分析，其范圍人為固定而不具有生態學意義。若借助于緩沖區來分析，其結果又受緩沖區大小的影響，具有不確定性。

發明內容

針對現有技術的缺點，本發明提供了一個利用時空生態環境遙感分形分維數分析生態變化趨勢方法。

本發明所采用的技術方案是：一種利用時空生態環境遙感分形分維數分析生態變化趨勢方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：獲取若干反映植被情況的產品數據，對影像數據進行預處理；

步驟2：將預處理后的影像分別進行合成操作，得到年平均數據；年平均數據是先由最大值合成法合成月尺度數據，再由月尺度數據平均得到；

步驟3：由所在地向外擴充緩沖區，在緩沖區范圍內對年平均數據做歸一化處理，得到標準化年尺度數據；對標準化年平均數據進行主成分分析操作，獲得生態綜合指數數據；對生態綜合指數數據進行分析，獲得生態變化趨勢；

對生態綜合指數數據的時間序列數據分別做趨勢度分析、分類得分統計、以及不同緩沖區范圍的統計，并對得分和距離變量取對數，做直線回歸擬合，求得斜率，即為遙感生態環境綜合評價指標的時空分形維數；最后，將回歸方程的系數和0比較，如果大于0表示植被變好，如果小于0，表示植被變差。

本發明提供的技術方案的有益效果為：