一種森林動(dòng)態(tài)變化模式自動(dòng)提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及遙感分類技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種森林動(dòng)態(tài)變化模式自動(dòng)提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 森林作為地球之肺，源源不斷地輸送給我們所需的氧氣和大量的有機(jī)物。人類的 生存發(fā)展與森林生態(tài)系統(tǒng)息息相關(guān)。然而，近現(xiàn)代W來，由于人類不節(jié)制的砍伐，直接導(dǎo)致 森林大量減少。我國(guó)是森林貧乏的國(guó)家，人均森林面積不足世界的1/4。在21世紀(jì)我國(guó)經(jīng)濟(jì) 快速發(fā)展時(shí)期，對(duì)木材的需求量將持續(xù)增長(zhǎng)，因此高效快速監(jiān)測(cè)森林的動(dòng)態(tài)變化對(duì)于自然 資源的合理利用與保護(hù)至關(guān)重要。傳統(tǒng)的森林調(diào)查方法，難W滿足現(xiàn)勢(shì)性W及時(shí)空連續(xù)監(jiān) 測(cè)等各方面的需求，因此基于遙感時(shí)序數(shù)據(jù)的森林動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)已成為主流發(fā)展方向。
[0003] 在森林遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方面，比較有名的方法有LandTrendH LandSat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery)和BFAST(Break Detection For Addi tive and IYend)方法。LandTren化方法利用Landsat遙感影像時(shí)序影像，通過時(shí)間序 列分割與重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)包括林火、病蟲害等因素帶來的森林干擾監(jiān)測(cè)。在BFAST方法中，首先將 植被演變時(shí)間序列分解為漸進(jìn)的線性變化趨勢(shì)、季節(jié)變化W及突變等=方面，并分別賦予 一定的含義，如將前兩者映射為干擾(火災(zāi)和蟲災(zāi)）和植被物候變化(如±地覆蓋變化），然 后通過迭代檢測(cè)突變點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)森林動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)。運(yùn)些基于時(shí)間序列分析的森林變化監(jiān)測(cè) 方法，為實(shí)現(xiàn)森林的時(shí)空連續(xù)變化監(jiān)測(cè)提供了新思路。眾多因素表明，基于遙感影像時(shí)空序 列數(shù)據(jù)分析技術(shù)的森林動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，將成為未來的主流發(fā)展方向?，F(xiàn)有的相關(guān)方法雖然展露 出此類方法的特色優(yōu)勢(shì)，但在W下幾個(gè)方面仍存在一些不足之處：（1)算法比較復(fù)雜，如通 常設(shè)及時(shí)間序列的分解和重構(gòu)；（2)算法自動(dòng)化程度有待提高；（3)多W森林增加或減少為 主題，無法有效地識(shí)別森林動(dòng)態(tài)變化模式。本發(fā)明擬從植被覆蓋演變趨勢(shì)分析的角度，自動(dòng) 提取森林動(dòng)態(tài)變化模式，達(dá)到森林高效快速監(jiān)測(cè)的目的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種森林動(dòng)態(tài)變化模式自動(dòng)提取方法，適用于森林動(dòng)態(tài)監(jiān) 測(cè)或其他植被類型動(dòng)態(tài)變化的遙感自動(dòng)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，W克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷。
[0005] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種森林動(dòng)態(tài)變化模式自動(dòng)提取方法，包 括如下步驟，
[0006] SOI:逐像元建立研究區(qū)多年逐日增強(qiáng)型植被指數(shù)W及積雪指數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)集；
[0007] S02:逐像元逐年分別提取植被覆蓋強(qiáng)度指標(biāo)、離散度指標(biāo)W及持續(xù)度指標(biāo)；
[000引S03:逐像元逐年提取亮度指標(biāo)；
[0009] S04:逐像元檢測(cè)植被覆蓋強(qiáng)度指標(biāo)、離散度指標(biāo)、持續(xù)度指標(biāo)W及亮度指標(biāo)的多 年變化趨勢(shì)；
[0010] S05:建立森林動(dòng)態(tài)變化模式識(shí)別流程圖；
[0011] S06:實(shí)現(xiàn)森林變化模式自動(dòng)提取，獲得研究區(qū)森林動(dòng)態(tài)變化分布圖。
[001^ 在本發(fā)明一實(shí)施例中，在所述步驟SOI中，利用MODIS波段反射率數(shù)據(jù)，通過如下方 式建立研究區(qū)每個(gè)柵格單元的多年逐日增強(qiáng)型植被指數(shù)MODIS EVlW及歸一化差分積雪指 數(shù)MODIS NDSI時(shí)序數(shù)據(jù)，計(jì)算MODIS EVI2W及NDSI時(shí)序數(shù)據(jù)，分別為：
[0013]
[0014]
[0015] 其中，Nir，Red，Green，SWIR6分別為MODIS的近紅外、紅光、綠光W及中紅外6波段 的反射率;基于無云日計(jì)算得到MODIS EVIW及NDSI時(shí)序數(shù)據(jù)，利用線性插值方法獲得研究 區(qū)多年的逐日MODIS EVIW及NDSI時(shí)序數(shù)據(jù)，采用怖ittaker smoother數(shù)據(jù)平滑方法，逐像 元構(gòu)建多年時(shí)空連續(xù)的逐日MODIS EVI和NDSI時(shí)序數(shù)據(jù)集。
[0016] 在本發(fā)明一實(shí)施例中，在所述步驟S02中，逐像元逐年基于植被指數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)的高 值區(qū)域的均值，構(gòu)建該像元每年的植被覆蓋強(qiáng)度指標(biāo);逐像元逐年基于植被指數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù) 的中高值區(qū)域的極差W及標(biāo)準(zhǔn)差，構(gòu)建該像元每年的植被覆蓋離散度指標(biāo)，其中，DM = (Max-如an2)(SDm)，DM為植被指數(shù)中高值區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)的極差與標(biāo)準(zhǔn)差的乘積，Max為對(duì)應(yīng)年 份增強(qiáng)型植被指數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)的最大值，Quam為對(duì)應(yīng)年份增強(qiáng)型植被指數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)的二分 位數(shù);逐像元逐年基于植被指數(shù)時(shí)序曲線上大于等于預(yù)設(shè)闊值的持續(xù)時(shí)間，構(gòu)建該像元每 年的植被覆蓋持續(xù)度指標(biāo)。
[0017] 在本發(fā)明一實(shí)施例中，在所述步驟S03中，逐像元逐年基于歸一化差分積雪指數(shù)的 年均值，構(gòu)建該像元每年的亮度指標(biāo)。
[001引在本發(fā)明一實(shí)施例中，在所述步驟S04中，基于Sen氏斜率法和Mann-Kendall方法， 逐像元檢測(cè)植被覆蓋強(qiáng)度指標(biāo)、離散度指標(biāo)、持續(xù)度指標(biāo)W及亮度指標(biāo)的變化斜率，結(jié)合空 間分布顯著性檢驗(yàn)結(jié)果W及時(shí)間序列趨勢(shì)顯著性檢驗(yàn)結(jié)果，將多年變化趨勢(shì)的檢測(cè)結(jié)果分 為=類:顯著的正趨勢(shì)、沒有趨勢(shì)W及負(fù)趨勢(shì)。
[0019] 在本發(fā)明一實(shí)施例中，在所述步驟S05中，依據(jù)植被覆蓋強(qiáng)度指標(biāo)、離散度指標(biāo)、持 續(xù)度指標(biāo)W及亮度指標(biāo)的變化趨勢(shì)特征，建立森林動(dòng)態(tài)變化模式識(shí)別流程圖。
[0020] 在本發(fā)明一實(shí)施例中，在所述森林動(dòng)態(tài)變化模式識(shí)別流程圖中，結(jié)合所述步驟S04 的檢測(cè)結(jié)果，判斷植被覆蓋強(qiáng)度與離散度的變化趨勢(shì)是否一致;如果植被覆蓋強(qiáng)度W及離 散度均存在顯著的正趨勢(shì)，由此判斷該像元由其他植被轉(zhuǎn)換為森林，森林增加，并進(jìn)一步判 斷為W下兩種情況：（1)如果植被覆蓋亮度W及持續(xù)度均沒有顯著的變化趨勢(shì)，則該像元由 非植被轉(zhuǎn)換為森林；（2)如果植被覆蓋持續(xù)度不具有顯著的變化趨勢(shì)，而亮度具有顯著的下 降趨勢(shì)，則該像元由稀疏植被轉(zhuǎn)換為森林。
[0021 ]在本發(fā)明一實(shí)施例中，在所述森林動(dòng)態(tài)變化模式識(shí)別流程圖中，結(jié)合所述步驟S04 的檢測(cè)結(jié)果，判斷植被覆蓋強(qiáng)度與離散度的變化趨勢(shì)是否一致;如果植被覆蓋強(qiáng)度W及離 散度均存在顯著的負(fù)趨勢(shì)，由此判斷該像元由森林轉(zhuǎn)換為其他植被類型，森林減少，并進(jìn)一 步判斷為W下兩種情況：（1)如果植被覆蓋持續(xù)度W及亮度均不沒有顯著的變化趨勢(shì)，則該 像元由森林轉(zhuǎn)換為稀疏植被；（2)如果植被覆蓋亮度呈顯著的上升趨勢(shì)，而植被覆蓋持續(xù)度 不具有顯著的變化趨勢(shì)，則該像元由森林轉(zhuǎn)換為非植被。
[0022] 在本發(fā)明一實(shí)施例中，在所述森林動(dòng)態(tài)變化模式識(shí)別流程圖中，結(jié)合所述步驟S04 的檢測(cè)結(jié)果，判斷植被覆蓋強(qiáng)度與離散度的變化趨勢(shì)是否一致;如果植被覆蓋強(qiáng)度與離散 度的變化趨勢(shì)不一致，且在植被覆蓋強(qiáng)度W及亮度均不具備顯著的變化趨勢(shì)的前提下，進(jìn) 一步分為W下四種情況：（1)植被覆蓋離散度不變，而植被覆蓋持續(xù)度呈顯著的上升趨勢(shì)， 則該像元由多季農(nóng)作物轉(zhuǎn)換為森林；（2)植被覆蓋持續(xù)度不具備顯著的變化趨勢(shì)，而植被覆 蓋離散度呈顯著的下降趨勢(shì)，則該像元由單季農(nóng)作物轉(zhuǎn)換為森林；（3)植被覆蓋持續(xù)度不具 有顯著的變化趨勢(shì)，而離散度呈顯著的上升趨勢(shì)，則該像元由森林轉(zhuǎn)換為單季農(nóng)作物；（4) 植被覆蓋離散度不具有顯著的變化趨勢(shì)，而植被覆蓋持續(xù)度呈顯著的下降趨勢(shì)，則該像元 由森林轉(zhuǎn)換為多季農(nóng)作物。
[0023] 在本發(fā)明一實(shí)施例中，基于所述森林動(dòng)態(tài)變化模式識(shí)別流程，逐像元提取森林動(dòng) 態(tài)變化模式，生成研究區(qū)森林動(dòng)態(tài)變化模式分布圖。
[0024] 相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有W下有益效果：
[0025] (1)基于植被指數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)，分別從覆蓋時(shí)間、平均狀態(tài)、變化幅度等側(cè)面，設(shè)計(jì)測(cè) 植被覆蓋強(qiáng)度、離散度、持續(xù)度等指標(biāo)，用于表征每年植被覆蓋多方位特征，一定程度上避 免了時(shí)間序列分析與重構(gòu)的繁瑣。
[0026] (2)基于歸一化差分積雪指數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)亮度指標(biāo)，增加了植被變化監(jiān)測(cè)的維 度，更進(jìn)一步彌補(bǔ)了單一植被指數(shù)信息量不足的局限性。
[0027] (3)基于植被覆蓋強(qiáng)度、離散度、連續(xù)度、亮度等指標(biāo)的總體變化趨勢(shì)，對(duì)某些年份 數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯(cuò)誤或異常等情況，具有更好的容錯(cuò)能力。
[0028] (4)能有效地識(shí)別森林變化模式，不僅檢測(cè)出森林出現(xiàn)變化兩種情況（增加或減 少），同時(shí)能找到森林增加或減少的來源或去向。
[0029] (5)可W不借助已知森林變化樣區(qū)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，不需要人機(jī)交互，不依賴監(jiān)督人類 或機(jī)器學(xué)習(xí)方法，順利地實(shí)現(xiàn)森林變化模式自動(dòng)識(shí)