[发明专利]一种火后森林砍伐分布识别的制图方法及装置

说明书

本发明公开了一种火后森林砍伐分布识别的制图方法及装置，通过对目标区域遥感影像数据进行影像合成，得到长时间序列年度无云最优影像；对长时间序列年度无云最优影像进行像元筛选，得到成熟森林像元，同时对成熟森林像元的穗帽变换亮度指数和穗帽变换湿度指数进行标准化处理，计算森林扰动指数，有效解决了森林扰动特征判别依据不足的难点；通过设置发生砍伐森林扰动指数阈值，根据发生砍伐森林扰动指数阈值和森林扰动指数，逐年对过火森林区域中每个像元进行分类，能有效识别火后的森林砍伐行为，生成火后森林砍伐时空分布图像，能为森林管理者提供更准确的火后森林动态信息。

技术领域

本发明涉及遥感制图技术领域，特别是涉及一种火后森林砍伐分布识别的制图方法及装置。

背景技术

森林作为地球上最主要的陆地生态系统之一，是陆地碳汇的主体，储存了陆地生态系统中约45％的碳，提供了调节气候、保护生物多样性、涵养水源等重要的生态系统服务。由于气候变化和人类活动的影响，森林受到自然和人为扰动的严重程度、频率和扰动范围显著增加，可能导致森林生态系统出现不可逆的退化，严重影响森林提供生态系统服务的能力和可持续发展。作为森林生态系统的固有属性之一，火灾和森林砍伐构成了森林生态系统的主要扰动类型，以相对离散的方式改变了森林生态系统组成、结构和功能。基于遥感的森林扰动制图已经成为长时间序列森林动态监测的重要手段，准确识别森林扰动的动态，对了解森林生态系统的现状和长期发展趋势具有重要的意义。

目前常见的森林砍伐识别方法主要包括分类后比较法、指数差分法和时间序列分析法。然而，已有的研究不能很好的区分砍伐与其他扰动类型，在连续多种森林扰动发生时，最初的火灾会显著减低森林冠层的反射率，从而使随后的森林砍伐难以从中区分，尤其是当两种扰动连续快速发生时，光谱混淆的可能性越高，上述方法在遥感识别上存在较大的难度。

鉴于目前缺乏检测火后森林砍伐的有效方法，火后的森林砍伐行为将会进一步破坏生物遗产，改变森林恢复的初始状态，进而影响森林演替的方向和速度，从而导致对森林植被恢复成效评估和后续的森林管理产生偏差。因此，迫切需要提出一种用于检测火后森林砍伐的制图方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种火后森林砍伐分布识别的制图方法及装置，减少火灾和砍伐等森林扰动因子对遥感识别的影响，提高对火后森林砍伐行为识别的准确性。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种火后森林砍伐分布识别的制图方法及装置，包括：

获取并基于目标区域的遥感影像数据，计算所述遥感影像数据对应的燃烧指数、穗帽变换亮度指数和穗帽变换湿度指数；

设置影像合成的起始日期范围，获取多个年份中所述起始日期范围内的所有目标区域遥感影像，并对所述所有目标区域遥感影像进行影像合成，得到长时间序列年度无云最优影像；

基于预设的燃烧指数阈值和差分燃烧指数阈值，从所述长时间序列年度无云最优影像中提取出未过火森林区域和过火森林区域，对所述未过火森林区域进行像元筛选，得到所述长时间序列年度无云最优影像中的成熟森林像元；

逐年获取并基于所述成熟森林像元的穗帽变换亮度指数和穗帽变换湿度指数对应的均值及标准差，计算不同年份中所述过火森林区域中每个像元对应的标准穗帽变换亮度指数和标准穗帽变换湿度指数，并根据所述标准穗帽变换亮度指数和所述标准穗帽变换湿度指数，得到所述过火森林区域中每个像元对应的森林扰动指数；

获取火后未砍伐样区和火后砍伐样区，对所述火后未砍伐样区和所述火后砍伐样区进行分层随机抽样处理，得到火后未砍伐样区样本像元和火后砍伐样区样本像元，计算并基于每个火后未砍伐样区样本像元和每个火后砍伐样区样本像元对应的样本森林扰动指数，设置发生砍伐森林扰动指数阈值；

根据所述森林扰动指数和所述发生砍伐森林扰动指数阈值，逐年对所述过火森林区域中每个像元进行分类，得到不同年份对应的初始火后砍伐森林区域，并生成初始火后森林砍伐时空分布图像。