[发明专利]一种基于多源遥感数据的区域沙化程度判断方法

权利要求书

1.一种基于多源遥感数据的区域沙化程度判断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：获取研究区域需要的Landsat-8卫星数据和哨兵二号卫星数据，通过两颗卫星获取同一研究区域的遥感数据；

步骤二：对获取的两颗遥感卫星数据进行数据融合，获得较高精度的研究区域遥感数据；其中融合方法为对landsat-8卫星数据先进行辐射定标处理，再进行大气校正处理；然后以大气校正处理后的哨兵二号卫星影像为参考，对Landsat-8卫星数据进行几何校正，实现两颗卫星数据的融合；

步骤三：根据步骤二融合后的高精度研究区域Landsat-8卫星数据，分别对融合后的高精度Landsat-8数据上进行归一化植被指数、归一化建筑指数、改进归一化水指数、缨帽变换、比值植被指数处理；

步骤四：通过步骤三获得的归一化植被指数、归一化建筑指数、比值植被指数、改进归一化水指数、绿度指数，并利用经验阈值将研究区域的土地划分为六种土地类型，完成决策树的建立，运用决策树实现对研究区域的沙化程度信息进行提取，进而精确判断研究区域的沙化程度，具体为：

将五种特征指数视为决策树的五个节点，六种土地类型视为六种分支结果；将改进归一化水指数视为一级节点，通过改进归一化水指数，将研究区域的土地划分为水体区域和非水体区域；将绿度指数视为二级节点，通过绿度指数将非水体区域划分为植被覆盖区域与非植被覆盖区域；将归一化植被指数与归一化建筑指数均视为三级节点，通过归一化植被指数，将植被覆盖区域划分为植被覆盖较好区域与中度沙化区域，通过归一化建筑指数将非植被覆盖区域划分为重度沙化区域和非沙化区域；将比值植被指数视为四级节点，通过比值植被指数将植被覆盖较好区域划分为未沙化区域和轻度沙化区域；从而完成对研究区域不同等级沙化程度的分类，完成决策树的建立；

利用不同指数对研究区域的不同等级沙化土地进行区分的判断条件是不同指数所对应的经验阈值不同，经验阈值需要结合在野外实地测得的不同类型土地的光谱特征值与前述的特征指数的对应关系来综合进行选取。

2.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感数据的区域沙化程度判断方法，其特征在于，步骤二现两颗卫星数据的融合具体如下：

采用以下公式将原始影像的DN值转化成大气顶层反射率，对步骤一获得的Landsat-8卫星数据进行辐射定标；

式中，ρ_λ为大气顶层反射率，Q_cal为原始影像DN值，M_ρ为乘法调整系数，A_ρ为加法调整系数，θ_sz为太阳天顶角；

对Landsat-8卫星数据进行辐射定标处理后，通过大气校正方法对研究区域的Landsat-8卫星数据进行大气校正，大气校正后对Landsat-8卫星数据进行几何校正，几何校正时在Landsat-8卫星图像与哨兵二号卫星图像相对应的控制点选择时，选择能够在两个卫星遥感图像上明确定位的同名控制点，使几何校正后的Landsat-8卫星数据贴近研究区域的真实数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于多源遥感数据的区域沙化程度判断方法，其特征在于，步骤三具体如下：

根据归一化植被指数NDVI计算方法对高精度Landsat-8卫星数据进行计算，计算公式如公式(1)，NDVI的取值在-1与1之间，该指数越接近1表示植被的覆盖越大，土壤和岩石的NDVI接近0，NDVI计算公式为：

式中，NDVI为归一化植被指数，NIR为近红外波段反射率，RED为红光波段反射率

根据归一化建筑指数NDBI对高精度Landsat-8卫星数据进行计算，NDBI能够较为准确的反应建筑用地信息，数值越大表明建筑用地比例越高，建筑密度越高，其计算公式为：

式中，NDBI为归一化建筑指数，MIR为中红外波段反射率，NIR为近红外波段反射率

对高精度Landsat-8卫星数据进行缨帽变换，变化后得到三个特征分量，分别是亮度指数、绿度指数和湿度指数；其中亮度指数反映地物总体的反射率综合效果；绿度指数与地面植被覆盖、叶面积指数及生物量有很大关系；湿度指数反映地面水分条件，它对土壤湿度和植被湿度最为敏感，常用来进行沙化研究；缨帽变换的具体公式如下：

U=R^TX+r

式中，U为缨帽变换后增强的数据信息，R为缨帽变换系数，X为各个波段的灰度值或反射率，r为偏移常数，避免在变换过程中出现负值的情况；

根据比值植被指数RVI计算公式对高精度Landsat-8卫星数据进行计算，其计算公式如下：

式中：NIR为近红外波段反射率，RED为红光波段反射率；

根据改进的归一化水指数MNDWI对高精度Landsat-8卫星数据进行计算，其计算公式为：

式中：Green为绿光波段反射率；MIR为中红外波段反射率。