[发明专利]一种土地覆盖遥感分类方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种土地覆盖遥感分类方法及系统，所述方法包括：获取高分一号卫星宽视场成像仪采集的影像数据，并对所述影像数据进行预处理，得到每个像元的地表反射率；根据所述地表反射率，构建反映地表覆盖类型随时间变化的NDVI时间序列变量；根据所述NDVI时间序列变量，提取地表覆盖类型的时相特征；根据所述地表覆盖类型的光谱特征和所述时相特征，对待分类的遥感影像进行分类。所述系统执行上述方法。本发明实施例提供的土地覆盖遥感分类方法及系统，通过引入地表覆盖类型的时相特征，有效提高了土地覆盖分类精度，解决了目前土地覆盖分类精度尤其是植被类型分类精度不高问题。

技术领域

本发明实施例涉及陆表遥感技术领域，具体涉及一种土地覆盖遥感分类方法及系统。

背景技术

土地覆盖是指地球陆地表面的各种生物或物理的覆盖类型，包括地表的植被(天然或人工)、建设用地(建筑、道路)、湖泊、冰川、裸岩和沙漠等，主要描述地球表面的自然属性。土地覆盖在反映人类和自然关系的人地交互系统中扮演着重要角色，影响着地球系统过程中的各个方面，并且是地球系统的气候、生物化学等模型的重要参数。另外，在土地覆盖应用方面，目前国家各行业部门都需要地表覆盖信息，如土地管理部门需要弄清土地覆盖之外还需要了解土地覆盖和居民地的关系，水利部门需要知道全国水利设施附近的地表覆盖情况，环境部门需要了解各大江河周边的工厂情况，农业部门需要了解耕地的分布情况等，所有这些专业部门都需要综合性的地表覆盖数据。因此，准确、及时、全面的获取土地覆盖信息具有重要的科学意义。

遥感技术是大区域土地覆盖制图和信息更新的有效手段,遥感数据分类是土地覆盖信息提取的基础手段。高分一号卫星是我国高分辨率(以下简称高分)对地观测系统重大专项的首发星，其搭载的4台宽视场成像仪(Wide Field View，以下简称WFV)可以获取16米空间分辨率、4天重访周期和800公里幅宽的多光谱数据。高分一号卫星WFV数据实现了高空间分辨率、多光谱与高时间分辨率相结合的光学遥感技术，为各种定量化应用奠定了基础，是提高土地覆盖遥感分类精度尤其是植被类型之间分类精度的非常有潜力的数据源。但目前较为成熟和广泛应用的土地覆盖遥感分类一般只利用光谱特征对地表覆盖类型进行分类，导致分类精度尤其是植被类型分类精度不高，不利于推广和满足业务化产品生产需要。国产高分卫星数据需要高精度的土地覆盖分类方法，以发挥高分卫星数据在陆表监测中的巨大应用潜力。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种土地覆盖遥感分类方法及系统。

第一方面，本发明实施例提供一种土地覆盖遥感分类方法，所述方法包括：

获取高分一号卫星宽视场成像仪采集的影像数据，并对所述影像数据进行预处理，得到每个像元的地表反射率；

根据所述地表反射率，构建反映地表覆盖类型随时间变化的NDVI时间序列变量；

根据所述NDVI时间序列变量，提取地表覆盖类型的时相特征；

根据所述地表覆盖类型的光谱特征和所述时相特征，对待分类的遥感影像进行分类。

第二方面，本发明实施例提供一种土地覆盖遥感分类系统，所述系统包括：

获取模块，用于获取高分一号卫星宽视场成像仪采集的影像数据，并对所述影像数据进行预处理，得到每个像元的地表反射率；

构建模块，用于根据所述地表反射率，构建反映地表覆盖类型随时间变化的NDVI时间序列变量；

提取模块，用于根据所述NDVI时间序列变量，提取地表覆盖类型的时相特征；

分类模块，用于根据所述地表覆盖类型的光谱特征和所述时相特征，对待分类的遥感影像进行分类。