[发明专利]一种基于植被分布的微波光谱混合图像的生成方法

摘要

一种基于植被分布的微波光谱混合图像的生成方法，其特征在于，其包括以下步骤：获取遥感数据，并对遥感数据进行预处理；其中，遥感数据包括微波遥感数据和光谱遥感数据；基于所述光谱遥感数据提取植被分布区域；对微波遥感数据和光谱遥感数据进行配准，并基于光谱遥感数据中的植被分布区域提取微波遥感数据中相同范围的匹配区域；生成基于植被分布的微波光谱混合图像。本发明综合了微波遥感和光谱遥感的优点，克服了单独利用一种遥感技术对土地植物分布不能全面表征其特征的缺陷，根据植被特有的亮温和分布位置，提高微波光谱混合像元的空间分辨率，可以同时获得高空间分辨率的地物亮温和植被分布信息。

主权项

1.一种基于植被分布的微波光谱混合图像的生成方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤1，获取遥感数据，并对遥感数据进行预处理；其中，遥感数据包括微波遥感数据和光谱遥感数据；步骤2，基于所述光谱遥感数据提取植被分布区域；步骤3，对微波遥感数据和光谱遥感数据进行配准，并基于光谱遥感数据中的植被分布区域提取微波遥感数据中相同范围的匹配区域；步骤4，生成基于植被分布的微波光谱混合图像；所述步骤1具体包括：步骤1‑1，获取微波遥感数据，对微波遥感数据进行预处理，所述预处理包括标定、大气校正、地理校正和标准化预处理；步骤1‑2，获取光谱遥感数据，对光谱遥感数据进行预处理，所述预处理包括图像拼接、等经纬度投影；所述步骤2具体包括：步骤2‑1，将具有相似性质的像元进行合并构成一个完整区域，进行光谱遥感数据分割，得到分割图像；步骤2‑2，进行植被分布信息的计算机自动提取，获得光谱遥感数据中的植物分布区域，具体为：步骤2‑2‑1，提取各分割区域的光谱特征信息；步骤2‑2‑2，选择植被分布指数，计算各分割区域的指数值；步骤2‑2‑3，提取各分割区域的指数值中大于阈值的区域，完成地表植被分布信息的计算机自动提取；所述步骤2‑2‑2，选择的植被分布指数为：其中，NIR为近红外波段的光谱特征值，RED为可见光红光波段的光谱特征值，a为修正因子，取值范围0‑1，其中1代表较低的植被分布，0代表较高的植被分布；所述步骤3具体包括：步骤3‑1，像元位置粗匹配：(1)已知原始微波像元的经纬度信息，可以确定该像元覆盖的地理范围；(2)根据覆盖区域的地理位置信息，搜索落在其范围内的光谱像元；粗匹配后得到的光谱像元称为候选匹配像元；步骤3‑2，像元位置精匹配将候选像元匹配面积作为判定条件：如果候选匹配像元与微波像元区域配准超过50％，则认为该候选匹配像元为正确匹配像元；若匹配区域小于50％，则认为该候选匹配像元为错误匹配像元；如果匹配面积等于50％，需要计算两者不同匹配情况下的相关系数，将相关系数较大的候选匹配像元作为正确的匹配像元，匹配后，每个微波像元对应多个正确匹配的光谱像元；步骤3‑3，微波遥感数据和光谱遥感数据匹配完成后，根据光谱遥感数据中的植物分布区域的范围，在微波遥感数据中提取出相同范围的匹配区域；所述步骤4具体包括：对微波遥感数据和光谱遥感数据中的匹配区域进行融合，生成基于植被分布的微波光谱混合融合图像。