[发明专利]一种区域年度最大蓝绿空间信息提取方法

权利要求书

1.一种区域年度最大蓝绿空间信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，对同一年度内植被生长季和水体涨水季的遥感影像进行预处理，得到不同时相代表地物真实反射率的遥感影像结果图；

S2，针对步骤S1所得遥遥感影像结果图，以任一时相遥感影像结果图为基准，对其他遥感影像结果图进行精确的几何配准，形成一个在地理空间坐标上相匹配的遥感影像结果图集合；

S3，针对步骤S2中得到的遥感影像结果图集合中的每一时相遥感影像结果图分别进行以下操作：

S3-1，针对该时相遥感影像结果图分别计算去云指数、暗像元指数、归一化植被指数和水体指数，得到相应的指数空间分布结果；

S3-2，对该时相遥感影像结果图进行波段组合和拉伸显示；

S3-3，对该时相遥感影像结果图进行植被覆盖区提取，详细操作步骤如下：

S3-3-1，对步骤S3-1中的归一化植被指数NDVI进行去云处理，操作步骤如下：

S3-3-1-1，在该时相遥感影像结果图云区随机选取样本点，统计样本点在去云指数值的分布情况，设定最小值为下限阈值，并生成0-1二值掩膜图，0代表其他区域，1代表初步提取的云区；

S3-3-1-2，在步骤S3-3-1-1初步提取的云区范围内随机选取样本点，统计样本点在热红外波段的分布情况，设定最大值为上限阈值，最后生成0-1二值掩膜图，0代表地表温度较高的区域，1代表云区地表温度较低的区域；

S3-3-1-3，将步骤S3-3-1-1和S3-3-1-2中的两个二值掩膜进行空间运算，得到最终的云覆盖区0-1二值图，0代表云区，1代表其他区域；

S3-3-2，对步骤S3-1中的归一化植被指数NDVI进行去暗像元处理，操作步骤如下：

S3-3-2-1，在该时相遥感影像结果图暗像元区随机选取样本点，统计样本点在暗像元指数值的分布情况，设定最大值为上限阈值，最后生成0-1二值掩膜图，0代表暗像元区，1代表其他区域；

S3-3-3，将步骤S3-3-1-3和S3-3-2-1中二值图与S3-1中的归一化植被指数NDVI进行单时相空间信息运算，最后得到消除云和暗像元噪声的归一化植被指数NDVI；

S3-3-4，在该时相遥感影像结果图植被覆盖区随机选取样本点，统计样本点在步骤S3-3-3中去除噪声后的NDVI值的分布情况，设定最小值为下限阈值，最终得到消除噪声后的植被分布结果二值图，0代表其他区域，1代表植被覆盖区；

S3-4，利用决策树方法对该时相遥感影像结果图进行提取水体处理，操作步骤如下：

S3-4-1，对步骤S3-3-2-1中的二值掩膜图进行空间运算，生成新的0-1二值掩膜图，0代表其他区域，1代表暗像元区；

S3-4-2，在步骤S3-4-1的基础上，对海蓝波段和绿波段进行阈值设定，去除云阴影覆盖下城镇用地和山体阴影，最后生成0-1二值掩膜图，0代表剔除云阴影覆盖下城镇用地和山体阴影，1代表其他暗像元区；

S3-4-3，对步骤S3-4-2中提取的其他暗像元区范围内的水体覆盖区域随机选取样本点，统计样本点在水体指数值的分布情况，设定最小值为下限阈值；最后生成0-1二值掩膜图，0代表其他区域，1代表初步提取的水体；

S3-4-4，将步骤S3-4-1、S3-4-2和S3-4-3中的三个二值掩膜进行空间运算，得到最终的水体区域0-1二值图，0代表其他区域，2代表水体；

S3-5，对步骤S3-3中植被二值分布图和步骤3-4中的水体二值分布图进行单时相信息空间合成，生成该时相最终的蓝绿空间信息结果图；

S4，基于步骤S3所得各时相的蓝绿空间信息结果图，将区域内年度所有时相的最终蓝绿空间信息结果图进行融合，形成一个包含多个波段的影像数据；

S5，在步骤S4基础之上，对覆盖相同区域的最终蓝绿空间信息结果进行最大值合成，得到该年度区域最大的蓝绿空间信息分布图。

2.如权利要求1所述的一种区域年度最大蓝绿空间信息提取方法，其特征在于，步骤S2还包括针对遥感影像结果图集合所有波段提取重合范围，得到该遥感影像结果图集合有效的遥感影像数据。