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一种通过长时序卫星遥感提取常绿森林林分变化的方法 

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申请/专利权人:衡阳师范学院

摘要:本发明公开了一种通过长时序卫星遥感提取常绿森林林分变化的方法,属于生态环境遥感技术领域。一种通过长时序卫星遥感提取常绿森林林分变化的方法,基于Landsat长时序遥感数据集,结合人工解译样本与随机森林算法,逐年提取研究区森林掩膜信息;根据森林掩膜信息,利用连续变化检测算法CCD和归一化植被指数NDVI,获取森林变化的干扰‑恢复特征曲线,识别异常光谱信号;基于干扰强度、恢复程度、干扰时间和持续时间等信息,定义林分提取规则,区分不同的林分变化类型,更加准确的掌握常绿森林的生长变化动态,有助于资源环境脆弱区的生态工程效应评估,为合理开展森林管理、水土流失治理和增加森林碳汇提供科学指导。

主权项:1.一种通过长时序卫星遥感提取常绿森林林分变化的方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、采集遥感数据:筛选研究时段内覆盖研究区的Landsat地表反射率产品;S2、对所采集的遥感数据进行预处理:对于Landsat不同传感器生成的影像,分别利用LEDAPS和LASRC算法进行大气校正预处理,然后利用CFMASK算法去除云斑冰雪阴影的影响;S3、构建长时序遥感数据集:在GoogleEarthEngine中调用Landtrendr算法中的BuildSRCollection函数,将Landsat8中的所有波段同化至Landsat7对应的波段,然后镶嵌裁剪生成研究区范围的长时序遥感数据集;S4、检测异常光谱信号:基于研究时段内所有可获取的长时序遥感影像,选取Landsat波段地表反射率和归一化植被指数NDVI表征森林林分变化,利用ContinuousChangeDetection变化检测算法捕捉研究区内发生异常变化的光谱信号;S5、提取森林掩膜信息:基于每年的目视解译样本和前人生成的土地利用覆盖产品,利用有监督的随机森林分类算法,获取研究区的土地利用变化类型,提取森林掩膜信息,并进行精度验证;S6、基于S1-S5中获取的信息生成森林干扰-恢复特征曲线;所述生成森林干扰-恢复特征曲线的具体步骤如下:S601、根据ContinuousChangeDetection变化检测算法所捕捉的异常变化信号,获取研究区在研究时段内发生干扰的位置和时间;S602、同时基于逐年的森林掩膜信息,从中筛选出森林变化异常的区域;S603、然后利用ContinuousChangeDetection变化检测算法对应的API端口,基于ContinuousChangeDetection输出的谐波系数值和异常变化信息,生成森林干扰-恢复特征曲线,即NDVI特征曲线;S7、基于S6中生成的森林干扰-恢复特征曲线区分森林林分变化类型;所述区分森林林分变化类型的具体步骤如下:S701、基于森林干扰-恢复特征曲线,根据森林林分发生异常时的干扰强度D、恢复程度R、干扰时间DT、恢复时间RT和发生位置L识别林分和非林分变化;识别方式如下:在表征森林干扰-恢复的NDVI特征曲线中,若发生位置L位置时的NDVI干扰强度D大于该曲线发生变化NDVI观测值的3倍,且干扰时间DT远小于30天,则发生位置L位置的森林发生林分变化,否则为非林分变化;S702、对于S701中识别为发生林分变化的森林,判断其NDVI特征曲线是否存在恢复趋势;S703、对于S702中判断为存在恢复趋势的森林,分析不同区域森林干扰后的恢复特征,并进一步区分人工造林和自然恢复这两种不同的生态恢复方式;判断两种生态恢复方式的区分方式如下:若NDVI恢复程度R近似等于干扰强度D且恢复时间RT远小于30天,则认为此处生态恢复方式为人工造林;若NDVI恢复程度R小于干扰强度D且恢复时间RT大于30天,则认为此处生态恢复方式为自然修复;S8、挖掘森林生长变化模式:根据所述S4中依据ContinuousChangeDetection变化检测算法所得的检测结果和所述S6中生成的森林干扰-恢复特征曲线,并从中挖掘不同的森林林分变化模式;森林林分变化模式的具体判别方式如下:若在研究时段内始终为森林,包括ContinuousChangeDetection变化检测算法检测的变化次数为0以及干扰-恢复特征曲线中发生非林分变化的区域,则定义为稳定模式A;若研究时段内森林变成其它地类,表现为林分变化后的森林在研究时段内不存在恢复趋势,则定义为突变模式B;若研究时段内其它地类演变成森林,即森林在发生林分变化后NDVI曲线保持稳定且NDVI值远高于变化前的值,则定义为突变模式C;若研究时段内森林林分变化后始终伴随着恢复又干扰的循环过程,则定义为波动模式D;若研究时段内林分变化后经过不同的生态修复后又恢复为森林的情况,则定义为干扰-恢复模式E;S9、通过前人实测资料进行辅助验证。

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