[发明专利]基于多遥感指数变化趋势的植被流失去向识别方法

说明书

本发明公开了一种基于多遥感指数变化趋势的植被流失去向识别方法。该方法利用JM距离计算历年与起始年份的植被指数时序相似性，生成植被指数时序相似性轨迹，依据植被指数时序相似性变化量提取潜在植被流失区域，进而将植被指数显著下降并且不透水面指数显著上升的区域，明确为植被流失区域，在此基础上，依据水体指数、裸土指数变化趋势特征，最终判断城市化、荒化和湿地化等不同的植被流失去向。该方法通过时序相似性变化量确定植被变化区域，进而依据多种遥感指数判断植被流失去向，不依赖人工干预设置阈值，具有鲁棒性好、分类精度高、自动化程度与抗干扰能力强等特点。

技术领域

本发明涉及遥感信息处理领域，具体涉及一种基于时序相似性变化量和遥感指数变化趋势的植被流失去向自动识别方法。

背景技术

土地利用/覆盖变化是人和自然交互作用的结果。最近30多年来，随着中国经济的迅速发展，土地利用/覆盖变化呈现出以下几方面的鲜明特点：(1)城市化，城市用地规模加剧，占用优质耕地资源；(2)土地荒化，一方面，农村人口转移到城市后，耕地撂荒现象严重；另一方面，西北干旱半干旱地区，生态环境相对脆弱，虽然国家投入大量人力物力实施三北防护林等工程措施，但仍无法避免一些局部地区荒漠化。快速实时监测土地利用/覆盖变化对于确保生态安全、粮食安全等都非常重要。遥感技术在土地利用/覆盖变化监测中发挥着越来越重要的作用。

土地利用/覆盖变化遥感监测通常采用双时相的变化监测方法，首先通过双时相的比较识别变化区域，然后再对变化区域进行土地利用/覆盖类型的遥感信息提取。这种方法的不足之处在于，历年多次土地利用/覆盖分类误差累积，数据一致性相对较差，难以实现大范围多年连续自动监测。基于多年遥感时序数据开展土地利用/覆盖变化连续自动监测，已成为土地变化科学研究的发展方向。

目前基于时序遥感数据开展土地利用/覆盖变化监测的相关技术，主要侧重在城市化和森林干扰等热点领域。基于时序遥感数据的变化监测技术，有助于揭示多个时期土地利用/覆盖的动态变化，能持续监测变化过程，有效地避免双时相变化监测技术的局限性。随着基于时序遥感数据开展土地利用/覆盖变化监测技术的蓬勃发展，以下几个方面仍有待进一步深入分析探讨：(1)荒化作为一种重要的土地利用/覆盖变化过程，虽然很长时间以来受到关注，但充分利用时序遥感数据的技术方法仍然鲜见；(2)以城市化、森林干扰监测为主题的时序遥感监测技术算法相对比较复杂，自动化程度有待提高；(3)目前同时考虑多种土地利用/覆盖变化类型的变化检测方法，多基于数据驱动模式，难以很好地揭示其变化过程，相对缺乏地理学意义。

发明内容

本发明拟建立一种植被流失去向自动识别方法，能同时检测植被城市化、荒化以及湿地化等不同的流失去向，为大范围自动检测植被变化提供技术支持工具。

本发明采用以下技术方案实现：一种基于多遥感指数变化趋势的植被流失去向识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S01：建立植被指数、不透水面指数、土壤裸露指数、水体指数历年时序数据集；步骤S02：逐像元逐年计算植被指数时序相似性，建立时序相似性轨迹；步骤S03：基于时序相似性轨迹，提取植被指数时序相似性变化量；步骤S04：基于植被指数时序相似性变化量，获取潜在植被流失区域；步骤S05：计算历年遥感指数变化趋势；步骤S06：基于时序相似性变化量和遥感指数变化趋势，建立植被流失去向判别流程图；步骤S07：开展植被流失去向自动识别，获得研究区植被流失去向分布图。

相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：

(1)利用逻辑斯特模型拟合获得的植被指数时序相似性变化量，能很好地揭示植被流失前后的变化幅度，有利于消除个别年份噪声的干扰，更好地提取植被流失变化区域。

(2)综合利用多种遥感指数多年变化趋势，形成植被流失不同去向遥感监测方法框架体系，和单纯仅仅开展某一种植被流失类型监测相比，能更好地避免不同流失类型的错分、误分现象。