[发明专利]基于轻小型无人机的森林火灾林木受损程度提取方法

权利要求书

1.基于轻小型无人机图像的森林火灾受损信息提取方法，其特征在于按照以下步骤进行：

步骤1、面向对象影像分割与最优尺度选取；

步骤2、地物特征分析；

2.1光谱特征；

2.2几何特征、纹理特征及色彩亮值；

步骤3、多尺度分割分类层次参数设置；

步骤4、面向对象地物特征信息提取与分类；包括面向对象地物特征信息提取与分类、第二层信息水体LEVEL2提取、第三层信息烧毁植被区域LEVEL3提取、第四层信息烧死植被区域LEVEL4提取、第五层信息烧伤植被区域LEVEL5提取；

步骤5、建立不同层次和不同地物的地物分类规则，将各分割层提取的地物类型结果同步到同一分割层上，得到森林火灾林木受损类型专题结果；

所述面向对象地物特征信息提取与分类是面向对象多尺度分割后，根据不同地类选取特征信息及构建自定义特征，无人机遥感可见光植被指数采用便于阈值确定的过绿指数EXG、可见光波段差异植被指数VDVI，公式为：

EXG＝2×ρ_green-ρ_red-ρ_blue

式中ρ_green，ρ_red，ρ_blue分别表示R、G、B三波段像元平均值；

构建自定义特征：

A＝2×ρ_blue-ρ_red-ρ_green

C＝2×ρ_red-ρ_green-ρ_blue

为了区分颜色差异较大地物，在提取未伤植被区域、烧毁植被区域，烧死植被区域及水库，分别借助自定义F和N特征：

第一层信息未伤植被LEVEL1提取：未伤植被包含有灌草地、分布不同种类的树种、林窗间隙及树冠边缘阴影，采用三种方法对其进行信息提取，未烧伤植被的第一组分信息提取，第一组分主要包含灌草地，以及亮绿色的树冠区域；第二组分为暗绿色的林草区域；第三组分植为林窗较多分布的植被区域、体现为林窗与植被的混合，通过纹理特征GLCM相关分量及HIS分量作为区分的重要特征，同时结合波段比值、长宽比及波段均值作为辅助特征进行识别；

第二层信息水体LEVEL2提取：对第一层对象分类结果进行合并掩，水体在Band3反射率最高，利用A特征进行初步提取，借助特征F及分量I，依据颜色及亮度差异，将水体与其他地物区分开，并对LEVEL2分割结果进行合并，掩模后的图像继承到LEVEL3层；

第三层信息烧毁植被区域LEVEL3提取：烧毁植被和其他地物数值范围在Band1、Band2、Band3波段没有重叠现象，信息易于区分，且在蓝光波段反射较强，红光波段吸收较强，结合A、C和F特征进行大面积提取，信息提取结果与林缝阴影和烧伤树冠之间被烧区域有一定程度的混淆，林缝间隙阴影多数还有绿色色调，利用G与R、B波段比值及VDVI区分，其余混淆部分结合纹理特征均值及对比度分量区别其他误分地物，进一步合并分割结果，继承到下层；

第四层信息烧死植被区域LEVEL4提取：通过光谱分析可知烧死植被区域在红光波段反射较强，蓝光波段吸收较强，结合A、C和N特征进行大面积提取，烧死植被区域与裸地波谱曲线具有相似性，存在部分误提现象，且裸地部分亮度较高，同质性较强，使用纹理特征同质性分量，去除误提裸地，部分烧死植被区域存在少量零星绿色树冠，结合亮度均值、分量H和特征N，补充漏提部分，合并分割结果并继承至下一层；

第五层信息烧伤植被区域LEVEL5提取：通过前述对象的提取，剩余裸地、水泥表面、浅水池及烧伤植被区域，为避免该层在分割尺度小而造成部分过分割的现象，通过实验先针对分割较佳的裸地、水泥表面及浅水池三种地物进行提取，通过综合分析裸地、水泥表面及浅水池，存在良好的纹理可分性，并结合特征N和A易于区分这三类地物，最后未分类区域定义为烧伤植被区域。