CN112699850A - 一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法，包括以下步骤：步骤1：获取指定区域荒漠初始遥感数据A，采集荒漠植物的源数据B；通过将荒漠进行网格化和获取源数据B，在遥感识别过程中，实时遥感数据C通过与B的源数据做对比，进而可以快速的获取植物生长坐标，初步缩小了C的误差，进而可以根据坐标对荒漠植物N进行快速识别，并且融合之前，基于B对N选取控制点通过影像配准或者校正，增加了融合的准确性，进而使遥感识别更加准确，根据融合图像的坐标分布范围对不同的植物分布面积进行计算，可以得知荒漠植物的存活情况，进而便于及时进行补救，为荒漠治理带来便利。
Description
技术领域
本发明属于遥感识别技术领域，具体涉及一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法。
背景技术
荒漠植物是指荒漠条件下能生存的植物；多数荒漠植物是抗旱或抗盐的植物；有些根、茎、叶里存水；有些具有庞大的根茎***，可以达到地下水层，拦住土壤，防止水土流失；有些有较大的茎叶，可以减低风速，保存沙土。
自然环境是变化的，荒漠则是一种典型的多变环境；荒漠的特点是干旱少雨，温度、湿度和降水的时间变异率大，空间分布的异质性程度高；这种严酷多变的生境条件对植物的生长、生存极为不利；有限的降水直接影响着一年生植物的生长、繁殖、初级生产力以及物种的空间分布和丰富度等。然而长期的生物进化过程也选择出了一些适应于在此生境中生存的植物，并以此组成了虽然很稀疏但十分珍贵的荒漠植被；按照进化生态学理论，一定的植物之所以能在特定的生境中持续存在，是因为这些植物通过自然选择在进化中形成了适应极端干旱环境的生活史对策。荒漠中水分是影响植物生长与生存的主要限制因子，荒漠植物的适应特征都与水资源(主要指天然降水)的利用有关；以荒漠植物为研究对象，分析荒漠植物的生活史，研究其生活史对策，可以帮助我们阐明荒漠植物群落乃至整个荒漠生态***生物多样性形成与维持的内在机制，结合主要限制性因子的分析，更易于揭示植物的生态适应对策与进化机制。
现实中，荒漠植物伴随着时间和气候的变化，会出现部分死亡，为了更好的对荒漠进行监视，以便及时进行补救治理，通常采用遥感识别的方法进行监视，传统的遥感识别方法在使用过程中，由于气候的变化使荒漠植物分布不均匀，存在许多植物稀疏的位置，而相对于整个荒漠而言，较为稀疏的植物往往无法进行准确识别，进而无法准确获取荒漠植物的生长分布情况，为荒漠治理带来较多不便，所以需要一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服现有的缺陷，提供一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法，以解决上述背景技术中提出的较为稀疏的植物往往无法进行准确识别，进而无法准确获取荒漠植物的生长分布情况，为荒漠治理带来较多不便的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法，包括以下步骤：
步骤1：获取指定区域荒漠初始遥感数据A，采集荒漠植物的源数据B；
步骤2：基于A和B对数据进行预处理；
步骤3：对指定区域的荒漠植物进行遥感识别，获取实时遥感数据C；
步骤4：基于C进行多源信息融合；
步骤5：获取基于多源信息融合的荒漠植物生长分布图像。
优选的，所述步骤1包括以下步骤：
步骤1.1：获取荒漠的光谱、纹路、形状和地貌等地理信息于A中；
步骤1.2：获取荒漠植物的光谱、纹路、形状、和种类等信息于B中。
优选的，所述步骤2包括以下步骤：
步骤2.1：基于A将信息网格化；
步骤2.2：基于B进行多级分割得到B1、B2、B3等模块，获取不同尺度的光谱、纹路和种类等信息。
优选的，所述步骤3包括以下步骤：
步骤3.1：基于B对A中的荒漠植物N进行识别，并且基于A的网格化信息对N的坐标范围进行获取；
步骤3.2：基于B获取荒漠植物N的影像光谱、纹理等因子于C中。
优选的，所述步骤4包括以下步骤：
步骤4.1：基于实时遥感数据C对N进行多级分割得到N1、N2、N3等模块；
步骤4.2：基于B对N进行配准；
步骤4.3：根据B1对应N1、B2对应N2、B3对应N3的原则对N进行多源信息融合，得到识别信息M；
步骤4.4：根据识别信息M的坐标范围计算荒漠植物分布面积S。
优选的，所述步骤2.1包括以下步骤：
步骤2.1.1：设输入计算机时，各已知离散点的坐标为(xi，yi)，现求待生成的每十网格点的值，以O′点为例，取待定点O′为一新平面坐标x′O′y′原点，即x′o＝O，y′o＝O，其他各已知离散点坐标x′i＝xi-xo，y′i＝yi-yo；以O′为圆心，离散点疏密为半径，离散点疏，取值大，离散点密，取值小，以保证圆内有足够的离散点；取二次多项式进行拟合，O′点的值Zo为Zo＝ax′·x′+bx′·y′+cy′·y′+dx′+ey′+f，式中有未知系数6个，至少需有6个已知点数据，形成6个方程求出，这里只要求出f，Zo＝fo，如离散已知点多于6个时，采用最小二乘法计算f值；
步骤2.1.2：这一网格点的值求出后，向右移动一个点同样方法计算下一点的值，逐个移动直到本行结束再进行下一行，直到全图扫描完毕。
优选的，所述步骤4.2包括以下步骤：
步骤4.2.1：基于B和N选取控制点；
步骤4.2.2：影像配准或者校正；
步骤4.2.3：配准精度检查；
步骤4.2.4：若不符合配准要求，则继续加密控制点，直到达到配准要求。
优选的，所述步骤4.3包括以下步骤：
步骤4.3.1：设LRTM、LGTM、LBTM分别为TM4，3，2波段的亮度值，LSPoT为SPOT全色波段的亮度值，G为权函数，则生成三幅新图像亮度值L复为：
LR复＝G·LspoT·LRTM/(LRTM+LGTM+LBTM)，
LG复＝G·LspoT·LGTM/(LRTM+LGTM+LBTM)，
LB复＝G·LspoT·LBTM/(LRTM+LGTM+LBTM)；
步骤4.3.2：将新生成的图像LR复、LG复、LB复分别赋予不同的颜色，合成后生成复合图像。
与现有技术相比，本发明提供了一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法，具备以下有益效果：
1、本发明通过将荒漠进行网格化和获取源数据B，在遥感识别过程中，实时遥感数据C通过与B的源数据做对比，进而可以快速的获取植物生长坐标，初步缩小了C的误差，进而可以根据坐标对荒漠植物N进行快速识别；
2、本发明通过将荒漠植物N基于实时遥感数据C进行多级分割得到N1、N2、N3等模块，基于B进行多级分割得到B1、B2、B3等模块，获取不同尺度的光谱、纹路和种类等信息，根据B1对应N1、B2对应N2、B3对应N3的原则对N进行多源信息融合，并且融合之前，基于B对N选取控制点通过影像配准或者校正，增加了融合的准确性，进而使遥感识别更加准确；
3、本发明融合时，将识别的不同的模块进行彩色复合，使识别图像更加清晰，并且根据融合图像的坐标分布范围对不同的植物分布面积进行计算，可以得知荒漠植物的存活情况，进而便于及时进行补救，为荒漠治理带来便利。
具体实施方式
所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
本发明提供一种技术方案：一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法，包括以下步骤：
步骤1：获取指定区域荒漠初始遥感数据A，采集荒漠植物的源数据B；
步骤2：基于A和B对数据进行预处理；
步骤3：对指定区域的荒漠植物进行遥感识别，获取实时遥感数据C；
步骤4：基于C进行多源信息融合；
步骤5：获取基于多源信息融合的荒漠植物生长分布图像。
本发明的工作原理及使用流程：使用时，针对某一荒漠模块通过遥感识别对其时相光谱、形状和纹路进行采集，然后对荒漠中的植物进行初步的识别，将识别的光谱、纹路、形状、和种类等信息用于源数据B，基于实时遥感数据C对N和B进行多源信息融合，根据融合图像可以得知荒漠植物的存活情况，进而便于及时进行补救，为荒漠治理带来便利。
实施例二
本发明提供一种技术方案：一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法，包括以下步骤：
步骤1：获取指定区域荒漠初始遥感数据A，采集荒漠植物的源数据B；
步骤2：基于A和B对数据进行预处理；
步骤3：对指定区域的荒漠植物进行遥感识别，获取实时遥感数据C；
步骤4：基于C进行多源信息融合；
步骤5：获取基于多源信息融合的荒漠植物生长分布图像。
本发明中，优选的，步骤1包括以下步骤：
步骤1.1：获取荒漠的光谱、纹路、形状和地貌等地理信息于A中；
步骤1.2：获取荒漠植物的光谱、纹路、形状、和种类等信息于B中。
本发明中，优选的，步骤2包括以下步骤：
步骤2.1：基于A将信息网格化；
步骤2.2：基于B进行多级分割得到B1、B2、B3等模块，获取不同尺度的光谱、纹路和种类等信息。
本发明中，优选的，步骤3包括以下步骤：
步骤3.1：基于B对A中的荒漠植物N进行识别，并且基于A的网格化信息对N的坐标范围进行获取；
步骤3.2：基于B获取荒漠植物N的影像光谱、纹理等因子于C中。
本发明中，优选的，步骤4包括以下步骤：
步骤4.1：基于实时遥感数据C对N进行多级分割得到N1、N2、N3等模块；
步骤4.2：基于B对N进行配准；
步骤4.3：根据B1对应N1、B2对应N2、B3对应N3的原则对N进行多源信息融合，得到识别信息M；
步骤4.4：根据识别信息M的坐标范围计算荒漠植物分布面积S。
本发明中，优选的，步骤2.1包括以下步骤：
步骤2.1.1：设输入计算机时，各已知离散点的坐标为(xi，yi)，现求待生成的每十网格点的值，以O′点为例，取待定点O′为一新平面坐标x′O′y′原点，即x′o＝O，y′o＝O，其他各已知离散点坐标x′i＝xi-xo，y′i＝yi-yo；以O′为圆心，离散点疏密为半径，离散点疏，取值大，离散点密，取值小，以保证圆内有足够的离散点；取二次多项式进行拟合，O′点的值Zo为Zo＝ax′·x′+bx′·y′+cy′·y′+dx′+ey′+f，式中有未知系数6个，至少需有6个已知点数据，形成6个方程求出，这里只要求出f，Zo＝fo，如离散已知点多于6个时，采用最小二乘法计算f值；
步骤2.1.2：这一网格点的值求出后，向右移动一个点同样方法计算下一点的值，逐个移动直到本行结束再进行下一行，直到全图扫描完毕。
本发明的工作原理及使用流程：使用时，针对某一荒漠模块通过遥感识别对其时相光谱、形状和纹路进行采集，并且将荒漠进行网格化，生成网格数据时，设输入计算机时，各已知离散点的坐标为(xi，yi)，现求待生成的每十网格点的值，以O′点为例，取待定点O′为一新平面坐标x′O′y′原点，即x′o＝O，y′o＝O，其他各已知离散点坐标x′i＝xi-xo，y′i＝yi-yo；以O′为圆心，离散点疏密为半径，离散点疏，取值大，离散点密，取值小，以保证圆内有足够的离散点；取二次多项式进行拟合，O′点的值Zo为Zo＝ax′·x′+bx′·y′+cy′·y′+dx′+ey′+f，式中有未知系数6个，至少需有6个已知点数据，形成6个方程求出，这里只要求出f，Zo＝fo，如离散已知点多于6个时，采用最小二乘法计算f值；这一网格点的值求出后，向右移动一个点同样方法计算下一点的值，逐个移动直到本行结束再进行下一行，直到全图扫描完毕；然后对荒漠中的植物进行初步的识别，将识别的光谱、纹路、形状、和种类等信息用于源数据B，并且基于网格化数据对植物的生长范围坐标进行获取，随着时间和气候的变化，荒漠中的植物也会伴随着死亡，进而在后期监视过程中，导致监视信息多样性，在遥感识别过程中，实时遥感数据C通过与B的源数据做对比，进而可以快速的获取植物生长坐标，初步缩小了C的误差，进而可以根据坐标对荒漠植物N进行快速识别，由于植物的生长发生了变化，所以需要对N的影像光谱、纹理等因子进行获取，为了增加识别的准确性，基于实时遥感数据C对N进行多级分割得到N1、N2、N3等模块，并且基于B进行多级分割得到B1、B2、B3等模块，获取不同尺度的光谱、纹路和种类等信息，根据B1对应N1、B2对应N2、B3对应N3的原则对N进行多源信息融合，并且根据融合图像的坐标分布范围对不同的植物分布面积进行计算，可以得知荒漠植物的存活情况，进而便于及时进行补救，为荒漠治理带来便利。
实施例三
本发明提供一种技术方案：一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法，包括以下步骤：
步骤1：获取指定区域荒漠初始遥感数据A，采集荒漠植物的源数据B；
步骤2：基于A和B对数据进行预处理；
步骤3：对指定区域的荒漠植物进行遥感识别，获取实时遥感数据C；
步骤4：基于C进行多源信息融合；
步骤5：获取基于多源信息融合的荒漠植物生长分布图像。
本发明中，优选的，步骤1包括以下步骤：
步骤1.1：获取荒漠的光谱、纹路、形状和地貌等地理信息于A中；
步骤1.2：获取荒漠植物的光谱、纹路、形状、和种类等信息于B中。
本发明中，优选的，步骤2包括以下步骤：
步骤2.1：基于A将信息网格化；
步骤2.2：基于B进行多级分割得到B1、B2、B3等模块，获取不同尺度的光谱、纹路和种类等信息。
本发明中，优选的，步骤3包括以下步骤：
步骤3.1：基于B对A中的荒漠植物N进行识别，并且基于A的网格化信息对N的坐标范围进行获取；
步骤3.2：基于B获取荒漠植物N的影像光谱、纹理等因子于C中。
本发明中，优选的，步骤4包括以下步骤：
步骤4.1：基于实时遥感数据C对N进行多级分割得到N1、N2、N3等模块；
步骤4.2：基于B对N进行配准；
步骤4.3：根据B1对应N1、B2对应N2、B3对应N3的原则对N进行多源信息融合，得到识别信息M；
步骤4.4：根据识别信息M的坐标范围计算荒漠植物分布面积S。
本发明中，优选的，步骤2.1包括以下步骤：
步骤2.1.1：设输入计算机时，各已知离散点的坐标为(xi，yi)，现求待生成的每十网格点的值，以O′点为例，取待定点O′为一新平面坐标x′O′y′原点，即x′o＝O，y′o＝O，其他各已知离散点坐标x′i＝xi-xo，y′i＝yi-yo；以O′为圆心，离散点疏密为半径，离散点疏，取值大，离散点密，取值小，以保证圆内有足够的离散点；取二次多项式进行拟合，O′点的值Zo为Zo＝ax′·x′+bx′·y′+cy′·y′+dx′+ey′+f，式中有未知系数6个，至少需有6个已知点数据，形成6个方程求出，这里只要求出f，Zo＝fo，如离散已知点多于6个时，采用最小二乘法计算f值；
步骤2.1.2：这一网格点的值求出后，向右移动一个点同样方法计算下一点的值，逐个移动直到本行结束再进行下一行，直到全图扫描完毕。
本发明中，优选的，步骤4.2包括以下步骤：
步骤4.2.1：基于B和N选取控制点；
步骤4.2.2：影像配准或者校正；
步骤4.2.3：配准精度检查；
步骤4.2.4：若不符合配准要求，则继续加密控制点，直到达到配准要求。
本发明中，优选的，步骤4.3包括以下步骤：
步骤4.3.1：设LRTM、LGTM、LBTM分别为TM4，3，2波段的亮度值，LSPoT为SPOT全色波段的亮度值，G为权函数，则生成三幅新图像亮度值L复为：
LR复＝G·LspoT·LRTM/(LRTM+LGTM+LBTM)，
LG复＝G·LspoT·LGTM/(LRTM+LGTM+LBTM)，
LB复＝G·LspoT·LBTM/(LRTM+LGTM+LBTM)；
步骤4.3.2：将新生成的图像LR复、LG复、LB复分别赋予不同的颜色，合成后生成复合图像。
本发明的工作原理及使用流程：使用时，针对某一荒漠模块通过遥感识别对其时相光谱、形状和纹路进行采集，并且将荒漠进行网格化，生成网格数据时，设输入计算机时，各已知离散点的坐标为(xi，yi)，现求待生成的每十网格点的值，以O′点为例，取待定点O′为一新平面坐标x′O′y′原点，即x′o＝O，y′o＝O，其他各已知离散点坐标x′i＝xi-xo，y′i＝yi-yo；以O′为圆心，离散点疏密为半径，离散点疏，取值大，离散点密，取值小，以保证圆内有足够的离散点；取二次多项式进行拟合，O′点的值Zo为Zo＝ax′·x′+bx′·y′+cy′·y′+dx′+ey′+f，式中有未知系数6个，至少需有6个已知点数据，形成6个方程求出，这里只要求出f，Zo＝fo，如离散已知点多于6个时，采用最小二乘法计算f值；这一网格点的值求出后，向右移动一个点同样方法计算下一点的值，逐个移动直到本行结束再进行下一行，直到全图扫描完毕；然后对荒漠中的植物进行初步的识别，将识别的光谱、纹路、形状、和种类等信息用于源数据B，并且基于网格化数据对植物的生长范围坐标进行获取，随着时间和气候的变化，荒漠中的植物也会伴随着死亡，进而在后期监视过程中，导致监视信息多样性，在遥感识别过程中，实时遥感数据C通过与B的源数据做对比，进而可以快速的获取植物生长坐标，初步缩小了C的误差，进而可以根据坐标对荒漠植物N进行快速识别，由于植物的生长发生了变化，所以需要对N的影像光谱、纹理等因子进行获取，为了增加识别的准确性，基于实时遥感数据C对N进行多级分割得到N1、N2、N3等模块，并且基于B进行多级分割得到B1、B2、B3等模块，获取不同尺度的光谱、纹路和种类等信息，根据B1对应N1、B2对应N2、B3对应N3的原则对N进行多源信息融合，融合之前，基于B对N选取控制点通过影像配准或者校正，然后检查配准精度是否符合配准要求，若不符合配准要求，则继续加密控制点，直到达到配准要求，融合时，将识别的不同的模块进行彩色复合，复合时，设LRTM、LGTM、LBTM分别为TM4，3，2波段的亮度值，LSPoT为SPOT全色波段的亮度值，G为权函数，则生成三幅新图像亮度值L复为：
LR复＝G·LspoT·LRTM/(LRTM+LGTM+LBTM)，
LG复＝G·LspoT·LGTM/(LRTM+LGTM+LBTM)，
LB复＝G·LspoT·LBTM/(LRTM+LGTM+LBTM)；将新生成的图像LR复、LG复、LB复分别赋予不同的颜色，合成后生成复合图像，并且根据融合图像的坐标分布范围对不同的植物分布面积进行计算，可以得知荒漠植物的存活情况，进而便于及时进行补救，为荒漠治理带来便利。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：获取指定区域荒漠初始遥感数据A，采集荒漠植物的源数据B；
步骤2：基于A和B对数据进行预处理；
步骤3：对指定区域的荒漠植物进行遥感识别，获取实时遥感数据C；
步骤4：基于C进行多源信息融合；
步骤5：获取基于多源信息融合的荒漠植物生长分布图像。
2.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法，其特征在于：所述步骤1包括以下步骤：
步骤1.1：获取荒漠的光谱、纹路、形状和地貌等地理信息于A中；
步骤1.2：获取荒漠植物的光谱、纹路、形状、和种类等信息于B中。
3.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法，其特征在于：所述步骤2包括以下步骤：
步骤2.1：基于A将信息网格化；
步骤2.2：基于B进行多级分割得到B1、B2、B3等模块，获取不同尺度的光谱、纹路和种类等信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法，其特征在于：所述步骤3包括以下步骤：
步骤3.1：基于B对A中的荒漠植物N进行识别，并且基于A的网格化信息对N的坐标范围进行获取；
步骤3.2：基于B获取荒漠植物N的影像光谱、纹理等因子于C中。
5.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法，其特征在于：所述步骤4包括以下步骤：
步骤4.1：基于实时遥感数据C对N进行多级分割得到N1、N2、N3等模块；
步骤4.2：基于B对N进行配准；
步骤4.3：根据B1对应N1、B2对应N2、B3对应N3的原则对N进行多源信息融合，得到识别信息M；
步骤4.4：根据识别信息M的坐标范围计算荒漠植物分布面积S。
6.根据权利要求3所述的一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法，其特征在于：所述步骤2.1包括以下步骤：
步骤2.1.1：设输入计算机时，各已知离散点的坐标为(xi，yi)，现求待生成的每十网格点的值，以0′点为例，取待定点0′为一新平面坐标x′0′y′原点，即x′o＝0，y′o＝0，其他各已知离散点坐标x′i＝xi-xo，y′i＝yi-yo；以0′为圆心，离散点疏密为半径，离散点疏，取值大，离散点密，取值小，以保证圆内有足够的离散点；取二次多项式进行拟合，0′点的值Zo为Zo＝ax′·x′+bx′·y′+cy′·y′+dx′+ey′+f，式中有未知系数6个，至少需有6个已知点数据，形成6个方程求出，这里只要求出f，Zo＝fo，如离散已知点多于6个时，采用最小二乘法计算f值；
步骤2.1.2：这一网格点的值求出后，向右移动一个点同样方法计算下一点的值，逐个移动直到本行结束再进行下一行，直到全图扫描完毕。
7.根据权利要求5所述的一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法，其特征在于：所述步骤4.2包括以下步骤：
步骤4.2.1：基于B和N选取控制点；
步骤4.2.2：影像配准或者校正；
步骤4.2.3：配准精度检查；
步骤4.2.4：若不符合配准要求，则继续加密控制点，直到达到配准要求。
8.根据权利要求5所述的一种基于多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法，其特征在于：所述步骤4.3包括以下步骤：
步骤4.3.1：设LRTM、LGTM、LBTM分别为TM4，3，2波段的亮度值，LSPoT为SPOT全色波段的亮度值，G为权函数，则生成三幅新图像亮度值L复为：
LR复＝G·LspoT·LRTM/(LRTM+LGTM+LBTM)，
LG复＝G·LspoT·LGTM/(LRTM+LGTM+LBTM)，
LB复＝G·LspoT·LBTM/(LRTM+LGTM+LBTM)；
步骤4.3.2：将新生成的图像LR复、LG复、LB复分别赋予不同的颜色，合成后生成复合图像。
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