[发明专利]一种基于遥感数据的自然景观重构方法

权利要求书

1.一种基于遥感数据的自然景观重构方法，其特征在于：该方法的步骤是：

S1、地物识别，首先进行遥感影像处理，然后进行自动遥感解译与人工遥感解译结合进行地物识别；S2、模型设计与编码，按照地物种类进行编码，并制作地物模型库；S3，地物识别结果与地物模型匹配；S4，根据模型匹配结果进行自然景观重建；将匹配后的地物模型构建真实的自然景观，并结合植被高度，以及日照、天气、光影进行实景景观模拟。

2.如权利要求1所述的自然景观重构方法，其特征在于：在所述步骤S1中，所述地物识别是利用专业遥感图像处理软件对遥感影像进行大气校正、几何校正的数据处理工作；所述遥感影像包括卫星遥感影像、航空遥感影像、无人机遥感影像；所述卫星遥感影像首先进行辐射定标处理，然后进行大气校正、几何校正后得到地物识别结果，所述航空遥感影像、无人机遥感影像经几何校正、正射校正后得到地物识别结果。

3.如权利要求2所述的自然景观重构方法，其特征在于：在所述步骤S1中，所述地物识别是指利用ENVI或易康或GIS软件进行自动识别和人工判读两种地物识别方法，再通过植被高度或植被覆盖范围计算，生成地物识别分布图和植被长势图，最后对结果进行优化处理；

根据归一化植被指数NDVI来计算植被覆盖，具体计算公式如下：

NDVI＝(NIR-RED)/(NIR+RED)

其中，NIR、RED分别代表植被在近红外波段和红光波段上的反射率，NDVI为归一化植被指数，NDVI转化为植被覆盖度的公式如下：

f_NDVI＝(NDVI-NDVI_min)/(NDVI_max-NDVI_min)

fNDVI为植被覆盖度，NDVI_max、NDVI_min分别为最大和最小归一化植被指数；

利用全极化干涉雷达提取植被高度；

利用聚类分析、剔除方法去除小的碎屑多边形，将小的同类多边形进行合并，使地物识别效果更好。

4.如权利要求3所述的自然景观重构方法，其特征在于：所述自动识别是指以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验(已知)类别标准的图像分类，是以集群为理论基础，通过计算机对图像进行集聚统计分析的方法；根据待分类样本特征参数的统计特征，建立决策规则来进行分类，而不需事先知道类别特征；所述自动识别的算法有回归分析、趋势分析、等混合距离法、集群分析、主成分分析和图形识别。

5.如权利要求3所述的自然景观重构方法，其特征在于：所述人工识别(也称监督分类(supervised classification)，又称训练场地法，)是指根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类；判别准则若满足分类精度要求，则此准则成立；反之，需重新建立分类的决策规则，直至满足分类精度要求为止；

所述人工识别采用最大似然分类法对地物进行判别，在两类或多类判决中，用统计方法根据最大似然比贝叶斯判决准则法建立非线性判别函数集，假定各类分布函数为正态分布，并选择训练区，计算各待分类样区的归属概率而进行分类。

6.如权利要求1所述的自然景观重构方法，其特征在于：在所述步骤S2中，地物模型制作是指利用3D Studio Max或Maya或Rhino或Solidworks三维模型制作软件进行制作和设计。

7.如权利要求1所述的自然景观重构方法，其特征在于：在所述步骤S3中，对S2得到的分类结果利用地物编码及空间位置关系进行地物匹配。

8.如权利要求1所述的自然景观重构方法，其特征在于：在所述步骤S4中，对识别的地物通过地物模型及其高度进行自然景观重构。