申请/专利权人：海南省林业科学研究院(海南省红树林研究院)

申请日：2023-10-07

公开（公告）日：2024-01-23

公开（公告）号：CN117437538A

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/30;G06Q10/0637;G06Q50/26;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开

摘要：本发明公开了一种热带雨林生态系统时空格局特征提取及预测方法，包括获取遥感影像数据、数据预处理、遥感影像分类以及模拟预测步骤。本发明以长时间Landsat遥感数据为主要数据源，结合Sentinel‑1、Sentinel‑2遥感影像数据和SRTM数字高程模型，经去云、消除光谱差异、影像镶嵌等一系列处理；在根据目标区域建立的地类解译标志以及样本库、分类特征集，采用随机森林算法获取目标区域不同时期的土地利用信息分布情况，以研究热带雨林生态系统时空格局特征；本发明还根据预测限制性因子以及不同情境作为约束性因子，模拟预测未来热带雨林土地利用类型空间分布，有利于了解热带雨林生态系统变化趋势以及揭示热带雨林生态系统时空演变规律。

主权项：1.一种热带雨林生态系统时空格局特征提取及预测方法，其特征在于包括以下步骤：S1、获取遥感影像数据：获取目标区域不同时间的Sentinel-1、Sentinel-2、Landsat遥感影像数据以及SRTM1高程数据，其中Landsat数据选用Landsat5、Landsat7、Landsat8的表面反射率数据，所用波段见下表； ；S2、数据预处理：S201、构建最小云量影像集：对于Landsat的SR数据集，在GEE云平台使用CFMASK算法，首先为每个像元生成一个“pixel_qa”属性，代表了每个像元的质量，之后去除掉影像中所有质量不好的像元，从而去云，之后对相邻两年的影像进行镶嵌合成；对于Sentinel-2的SR数据集，利用QA60波段不同数值代表了像元的含云情况，通过updataMask（mask）函数去除质量不好的像元，从而去云，再进行镶嵌合成；S202、消除光谱差异：利用以下光谱反射率转换公式，对Landsat8和Landsat7数据之间存在的差异进行转化消除，以Landsat8数据为基础将Landsat7和Landsat8数据进行转换；表2Landsat7和Landsat8之间的转换公式，见下表； ；S203、影像镶嵌：在经过去云和光谱差异消除之后对每两年的遥感影像进行镶嵌和合成，镶嵌过程中计算影像集合中的中位数，然后以该值为阈值，选取影像集合中和此median值差异最小的影像利用GEE上的mosaic函数进行镶嵌，以处理接边差异；影像合成时，采取线性插值的方法对缺失影像的区域进行填补；选取Blue、Green、Red、NIR、SWIR1、SWIR2六个波段进行影像的无云年度合成；S204、Sentinel-1数据处理：将数据筛选为同构子集，仪器模式选择干涉宽幅模式，“VV”、“VH”的极化方式都选择升轨数据，之后删除影像边缘上的低强度噪声和无效数据，并消除子条带中的附加噪声；然后使用GRD元数据中的传感器校准参数计算后向散射强度，最后再进行地形校正，得到最终数据；S3、遥感影像分类：S301、构建分类体系：根据全国生态系统分类及目标区域生态系统现状，将目标区域生态系统类型分成若干类，共两级，建立各地类解译标志；S302、构建样本库：依地类不同选取目标区域不同时期的样本点，利用ArcGIS进行后处理并构建样本库，选取70%的样本点作为训练样本用于训练分类器，将其余30%样本点作为验证样本用于精度验证；S303、构建分类特征集：基于Sentine-l、Sentine-2、Landsat数据，提取光谱特征、纹理特征、缨帽变换特征、地形特征；S304、基于随机森林算法的分类：设置决策树对训练样本集进行训练，并使用随机森林算法提取每一目标年份土地利用信息，获取目标区域不同时期的土地利用信息分布图；其中，随机森林算法进行土地利用分类时直接调用GEE云平台中的ee.Classifier.smileRandomForest（）函数来执行，分类树的数量为300；S4、模拟预测：根据PLUS模型，利用LEAS模块的随机森林算法挖掘出各土地利用类型扩张与驱动因子之间的关系，得到各地类的发展概率图集；利用CARS模块并基于阈值下降的多类型随机斑块种子机制，对多种地类斑块演化进行模拟，预测未来土地利用空间格局。

全文数据：

权利要求：

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