一种输变电工程建设区林地信息遥感提取方法与流程

本发明涉及林地信息遥感提取，更具体地说，涉及一种输变电工程建设区林地信息遥感提取方法。

背景技术：

1、输变电工程施工区域点多线长，施工周期复杂，地貌多样、地势起伏大，多穿越生态敏感与脆弱区。及时准确提取林地信息、监测林地变化，有助于输变电工程施工期生态环境保护管理和维护林地生态系统稳定。传统获取林地信息的方法效率低、时效性差且成本较高，而遥感信息技术凭借实时、快速等优势成为获取林地信息的重要手段，如gf-1、modis、sentinel-2和landsat系列等中等空间分辨率卫星遥感影像以及ikonos、quickbird和worldview系列等高空间分辨率卫星遥感影像。中等分辨率的影像数据空间分辨率较低，对零散林地的识别效果不佳，高分辨率卫星遥感影像应用在林地信息提取中具有明显优势。近年来，研究人员基于不同种类遥感影像数据，采用多种方法开展林地信息提取方法的研究。但是这些研究主要基于中高分辨率影像，对高分辨率，尤其对亚米级分辨率遥感影像的林地提取方法的研究较少，缺少可大面积业务化应用的技术方法。在遥感影像上，林地与农作物、草地信息容易混淆，因此，如何利用遥感影像有效区分林地与农作物、草地，是林地分布信息提取的关键与难点所在。

技术实现思路

1、要解决的技术问题

2、针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种输变电工程建设区林地信息遥感提取方法，它能够利用高分辨率(优于1米)遥感影像，在业务化应用中快速准确提取林地信息，从而更加适于实用。

3、技术方案

4、为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。

5、本发明所指的林地信息为林地的空间位置、范围和面积信息。

6、一种输变电工程建设区林地信息遥感提取方法，包括以下步骤：

7、步骤一：根据任务区域物候情况获取遥感影像

8、获取任务区域的高分辨率卫星遥感影像，卫星影像的成像时间根据任务区的物候特性，选择秋季主要农作物收割时的影像。此时林地还未开始变黄，草地和农田已开始枯黄，可最大程度减少草地和农田对林地信息提取的干扰。

9、影像包含蓝波段、绿波段、红波段、近红外波段。

10、影像应已进行辐射校正、波段融合、几何校正等预处理。

11、步骤二：影像分割

12、对任务区域影像首先进行棋盘分割，然后在棋盘分割的基础上进行多尺度分割。生成影像对象层。

13、步骤三：归一化植被指数(ndvi)计算

14、对影像数据进行计算得到归一化植被指数(ndvi)数据。

15、归一化植被指数(ndvi)的计算公式为：

16、

17、其中，ndvi为归一化植被指数，ρnir为近红外波段的像元地表反射率值，ρr为红光波段的像元地表反射率值；

18、影像对象的归一化植被指数为影像对象内每个像元的归一化植被指数值的平均值。

19、步骤四：确定阈值

20、阈值样本选择：在影像数据中选择林地影像对象作为阈值选择的样本地块。选择样本地块时要求尽量包含区域内所有的不同的林地类型，包含一定数量的山地阴影内的林地。

21、阈值对象：本方法中的阈值包括归一化植被指数(ndvi)阈值、亮度(his-intensity)阈值、灰度共生矩阵对比度(glcm contrast)阈值

22、归一化植被指数(ndvi)阈值：以影像对象内的所有像素点的ndvi平均值ndvi阈值需选择两个阈值分别为n1、n2，n1为非阴影林地样本ndvi值中的最小值，n2为阴影林地样本ndvi值的最大值。

23、亮度(his-intensity)阈值：i1，i1为林地样本hsi变换-亮度值中的最大值。

24、灰度共生矩阵对比度(glcm contrast)阈值：c1为林地样本中最大值与最小值和的1/2。

25、步骤五：阈值分类

26、基于阈值对影像对象进行林地提取。

27、(1)、将归一化植被指数(ndvi)值大于等于n1，亮度(his-intensity)值小于等于i1的影像对象提取为林地；

28、(2)、将归一化植被指数(ndvi)值大于等于n2，亮度(his-intensity)值小于等于i1，灰度共生矩阵对比度(glcm contrast)值小于等于c1的影像对象提取为林地。

29、步骤(1)、(2)中提取的林地信息为本方法提取的林地信息。

30、植被具有较高的ndvi值，而林地由于林木具有一定高度且高低不平，往往会形成一定的阴影区，因此，林地对象相比耕地和草地对象，其亮度值较低。上述步骤(1)是根据林地ndvi值特性和亮度特性设置合理阈值进行林地提取。(2)是由于山地阴影中的林地由于ndvi值较低，根据(1)中方法进行提取会存在部分在山地阴影中的林地漏提的情况，而林地对象的灰度共生矩阵对比度(glcm contrast)值相比耕地和草地较低，因此根据影像对象的灰度共生矩阵对比度(glcm contrast)值进行二次提取。确保林地提取的完整性。

31、有益效果

32、相比于现有技术，本发明的优点在于：

33、本发明根据林地的ndvi、亮度和纹理特性，可以快速、精确的提取林地信息，具有原理简单，技术流程化，便于业务化应用等优点。

34、本发明根据任务区的物候特点选择秋季主要农作物收获期影像，可极大程度上排除耕地、草地对林地信息的干扰，提高了林地信息提取的精度。

35、本发明可大范围应用于我国北方地区，适用范围较大。

技术特征：

1.一种输变电工程建设区林地信息遥感提取方法，其特征在于：所述提取方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种输变电工程建设区林地信息遥感提取方法，其特征在于：所述步骤一中获取的遥感影像包含蓝波段、绿波段、红波段、近红外波段，并对获取的遥感影像进行预处理。

3.根据权利要求2所述的一种输变电工程建设区林地信息遥感提取方法，其特征在于：所述预处理的方式包括辐射校正、波段融合、几何校正。

4.根据权利要求3所述的一种输变电工程建设区林地信息遥感提取方法，其特征在于：所述步骤三中归一化植被指数的计算公式为：

5.根据权利要求4所述的一种输变电工程建设区林地信息遥感提取方法，其特征在于：所述步骤四中的阈值对象包括归一化植被指数阈值、亮度阈值、灰度共生矩阵对比度阈值。

6.根据权利要求5所述的一种输变电工程建设区林地信息遥感提取方法，其特征在于：所述归一化植被指数阈值：以影像对象内的所有像素点的ndvi平均值，ndvi阈值选择两个阈值分别为n1、n2，n1为非阴影林地样本ndvi值中的最小值，n2为阴影林地样本ndvi值的最大值；

7.根据权利要求6所述的一种输变电工程建设区林地信息遥感提取方法，其特征在于：所述步骤五中阈值分类的方法包括以下步骤：

8.根据权利要求7所述的一种输变电工程建设区林地信息遥感提取方法，其特征在于：所述步骤六中精度验证的方法为：对任务区进行人工目视解译提取林地，人工目视提取的林地矢量与本方法提取的林地矢量进行空间叠加，人工目视提取的林地面积记为mj_r，本方法提取的林地面积记为mj_m，重合的部分记为面积记为mj_r&m，分别计算生产者精度和用户精度。

9.根据权利要求8所述的一种输变电工程建设区林地信息遥感提取方法，其特征在于：所述计算生产者精度的计算公式为：

技术总结
本发明公开了一种输变电工程建设区林地信息遥感提取方法，属于林地信息遥感提取技术领域，包括根据任务区的物候特性选取任务区秋季主要农作物收获时的高分辨率，卫星遥感影像；对影像进行分割，生成影像对象层；对影像进行归一化植被指数计算；确定归一化植被指数、亮度、灰度共生矩阵对比度三项阈值；对影像对象进行阈值分类，获取林地信息。本发明采用高分辨率遥感影像，根据林地特性，进行林地信息提取，具有原理简单、适用性强、精度高和技术流程化的优点，可适用于大范围林地信息提取。

技术研发人员：李朋,周卫青,张子健,郑晓斌
受保护的技术使用者：国网冀北电力有限公司电力科学研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13