详情

原文传递一种沙化土地遥感快速识别方法

专利名称：	一种沙化土地遥感快速识别方法
摘要：	本发明提供一种沙化土地遥感快速识别方法，属于遥感监测技术领域；所述方法包括，获取数据，并对数据进行预处理；在所述进行预处理的数据中提取非植被类型信息；对提取的所述非植被类型信息进行处理，包括，提取水体、建筑用地类型信息；提取裸地类型信息；分析、识别沙化土地。本发明的数据源时间序列长、时间分辨率高；监测周期短，以一年为周期，可连续每年掌握沙化土地的发展或逆转。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	北京;11
申请人：	北京林业大学
发明人：	张学霞;张雪;郭建斌;刘晓;姜群鸥;高跃鹏;方宇;崔燚;郭长庆
专利状态：	有效
申请日期：	2018-12-26T00:00:00+0800
发布日期：	2019-06-07T00:00:00+0800
申请号：	CN201811602593.3
公开号：	CN109856056A
代理机构：	北京知联天下知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	张陆军;张迎新
分类号：	G01N21/17(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	100083 北京市海淀区清华东路35号
主权项：	1.一种沙化土地遥感快速识别方法，其特征在于，所述方法包括，获取数据，并对数据进行预处理；在所述进行预处理的数据中提取非植被类型信息；对提取的所述非植被类型信息进行处理，包括，提取水体、建筑用地类型信息；提取裸地类型信息；分析、识别沙化土地。 2.根据权利要求1所述的快速识别方法，其特征在于，所述获取数据是获取连续时间序列的AVH13 NDVI影像数据。 3.根据权利要求1或2所述的快速识别方法，其特征在于，所述数据进行预处理是利用ArcGIS Python对获取的数据影像，进行批量拼接、投影、裁剪的预处理工作。 4.根据权利要求1或2所述的快速识别方法，其特征在于，所述进行预处理的数据中提取非植被类型信息为对预处理后的数据影像进行像元统计工作，统计一年内NDVI值保持在一定范围内不变的像元，从而提取非植被类型空间分布信息。 5.根据权利要求1或2所述的快速识别方法，其特征在于，所述提取水体、建筑用地类型信息具体操作为， NDVI月值数据合成；多波段合成；主成分分析；非监督分类。 6.根据权利要求5所述的快速识别方法，其特征在于，所述NDVI月值数据采用国际通用的最大化合成法获得。 7.根据权利要求5所述的快速识别方法，其特征在于，所述多波段合成是将全年12个月NDVI最大值合成影像进行叠加，把12个月影像进行多通道合并，使其成为一幅具有12个层的复合影像。 8.根据权利要求5所述的快速识别方法，其特征在于，所述非监督分类的方法包括ISODATA迭代聚类算法、决策树分类法、NDVI阈值分类法中的一种。 9.根据权利要求1、2、6-8中任意一项所述的快速识别方法，其特征在于，所述裸地类型信息是从非植被类型中排除水体、建筑用地类型，从筛选中得出裸地类型信息。 10.根据权利要求1、2、6-8中任意一项所述的快速识别方法，其特征在于，所述分析、识别沙化土地是在时间序列上进行土地利用变化分析，得到一定时间范围内裸地面积增加的区域。
所属类别：	发明专利