CN113936226B - 一种基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法 - Google Patents

一种基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法，其步骤为：通过云计算平台获取夏季光学卫星影像的地表反射率图像，并利用光谱采集软件采集冰川和其他地物的光谱信息；分析冰川光谱与其他地物光谱的差异，确定识别冰川的有效光谱波段及其阈值；构建冰川指数算法，并确定冰川指数的阈值以区分冰川与非冰川；基于冰川指数算法计算研究区内夏季的每幅卫星影像的冰川指数图像，然后采用中值合成算法得到夏季冰川指数图像的中值合成图像；利用冰川的有效光谱波段及其阈值、冰川指数中值合成图像及其阈值构建冰川自动识别模型，实现冰川分布的遥感自动识别制图。本发明提出冰川遥感识别模型，可实现全球冰川分布的遥感精准、自动识别。

Description

一种基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法
技术领域
本发明涉及遥感目标识别技术领域，特别是指一种基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法。
背景技术
全球气候变化背景下，冰川分布呈现显著的年际变化特征。及时有效更新全球尺度上的冰川分布数据，对气候变化与生态环境相互作用等方面的研究具有重要的科学价值。冰川与云在可见光范围内均呈现白色，在光学卫星影像上表现为相似的可见光光谱特征。受云阴影覆盖的冰川，其在光学卫星影像上的光谱特征也发生了显著变化。这些因素增加了冰川准确识别的难度。加之冰川分布广、年际变化大的特征，对快速更新全球尺度上冰川分布数据提出了更高要求。因此，冰川分布制图领域急需一种能够实现全球尺度上冰川的快速解译方法。
发明内容
针对上述技术背景中存在的不足，本发明提出了一种基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法，解决了冰川识别准确率低的技术问题，实现了全球尺度上冰川的年际遥感解译及制图。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法，其步骤如下：
S1、利用遥感云平台采集X年夏季时间范围内的若干幅光学卫星影像，这若干幅光学卫星影像的像元行列数均相同，并对光学卫星影像进行预处理，得到若干幅地表反射率图像；
S2、利用目视解译方法获得冰川和非冰川地物的地理位置信息，并使用光谱采集软件采集地表反射率图像中的冰川和非冰川地物的像元光谱样本；
S3、基于步骤S2中得到的像元光谱样本分析冰川的像元光谱与非冰川地物的像元光谱之间的差异，得到用于识别冰川的有效光谱波段，其中，有效光谱波段包括蓝色波段、绿色波段、红色波段和短波红外波段；
S4、采用中值合成算法对步骤S1中的若干幅地表反射率图像进行中值合成，分别得到蓝色波段中值合成图像和绿色波段中值合成图像；
S5、根据步骤S2中得到的冰川和非冰川地物的地理位置信息，分别对步骤S4中得到的蓝色波段中值合成图像进行统计，得到冰川和非冰川地物在蓝色波段中值合成图像中的像元值分布，并将蓝色波段中值合成图像中的冰川的像元值分布中的最小值作为区分冰川和非冰川地物的阈值α；
S6、根据步骤S2中得到的冰川和非冰川地物的地理位置信息，分别对步骤S4中得到的绿色波段中值合成图像进行统计，得到冰川和非冰川地物在绿色波段中值合成图像中的像元值分布，并将绿色波段中值合成图像中的冰川的像元值分布中的最小值作为区分冰川和非冰川地物的阈值β；
S7、构建冰川遥感指数，并利用冰川遥感指数和步骤S1中的若干幅地表反射率图像计算得到若干幅冰川指数图像，然后采用中值合成方法，对若干幅冰川指数图像进行中值合成，得到冰川指数中值合成图像；
S8、根据步骤S2中得到的冰川和非冰川地物的地理位置信息，对步骤S7中得到的冰川指数中值合成图像进行统计，得到冰川和非冰川地物在冰川指数中值合成图像中的像元值分布，将冰川指数中值合成图像中的冰川的像元值分布的最小值与非冰川地物的最大值的平均值作为区分冰川和非冰川地物的阈值γ；
S9、将全球地表划分为72×36块待搜索识别区域，每个区域的地理范围为5×5个经纬度，利用遥感云平台采集第J个待搜索识别区域的X年夏季时间范围内待识别的光学卫星影像，并对待识别的光学卫星影像进行预处理，得到待识别的地表反射率图像，然后采用中值合成算法对待识别的地表反射率图像进行中值合成，分别合成得到蓝色波段中值合成图像、绿色波段中值合成图像；
S10、利用步骤S7中冰川遥感指数的计算方法，对步骤S9中得到的待识别的地表反射率图像进行冰川指数计算，并采用中值合成算法合成得到待识别的冰川指数中值合成图像；
S11、判断步骤S9中蓝色波段中值合成图像中像元i的蓝色波段的像元值是否大于阈值α，同时绿色波段中值合成图像中像元i的绿色波段的像元值是否大于阈值β，若同时满足这两个约束条件，执行步骤S12，否则，像元i所在像元位置为非冰川；
S12、判断像元i在步骤S10中得到的待识别的冰川指数中值合成图像中的像元值是否大于阈值γ，若是，像元i所在位置为冰川，否则，像元i所在位置为非冰川；
S13、循环执行步骤S11至步骤S12，直至遍历完待识别的合成图像中的所有像元位置，完成第J个待搜索识别区域的冰川遥感识别；
S14、循环执行步骤S9至步骤S13，直至遍历完全球所有的待搜索识别区域，完成全球冰川搜索识别。
优选地，所述地表反射率图像的获得方法为：对光学影像中所有像元值乘以修正系数0.0000275，再减去0.2，得到光学卫星影像的地表反射率图像。
优选地，在步骤S4中，蓝色波段中值合成图像的获取方法为：首先创建一幅与地表反射率图像的像元行列数一致的空白图像；然后提取像元i位置上的地表反射率图像中所有蓝色波段的像元值，计算得到这些像元值的中值，并把该中值写入空白图像中的对应位置；依次遍历所有像元位置，即得到蓝色波段中值合成图像；
绿色波段中值合成图像的获取方法为：首先创建一幅与地表反射率图像的像元行列数一致的空白图像；然后提取像元i位置上的地表反射率图像中所有绿色波段的像元值，计算得到这些像元值的中值，并把该中值写入空白图像中的对应位置；依次遍历所有像元位置，即得到绿色波段中值合成图像。
优选地，所述冰川遥感指数为：
GIi＝(ξSWIR,i-ξred,i)/(ξSWIR,i+ξred,i+0.1)；
其中，GIi表示冰川遥感指数图像中像元i的冰川遥感指数，ξSWIR,i表示地表反射率图像中像元i的短波红外波段的地表反射率，ξred,i表示地表反射率图像中像元i的红色波段的地表反射率，i＝1,2,…,n，n为地表反射率图像中像元的总数量。
优选地，所述冰川指数中值合成图像的获得方法为：首先创建一幅与冰川指数图像的像元行列数一致的空白图像；然后提取像元i位置上的冰川指数图像中的所有像元值，计算得到这些像元值的中值，并把该中值写入空白图像中的对应位置；依次遍历所有像元位置，即得到冰川指数中值合成图像。
优选地，步骤S9中，将全球地表划分为72×36块待搜索识别区域的方法为：首先以地理本初子午线为起点，以5个地理经度为间隔划分地理经线，将全球地表划分为72个与地理经线平行的条带；然后以北极为起点，以5个地理纬度为间隔划分地理纬线，将全球划分为36个与地理纬线平行的条带；纬线条带与经线条带交叉，将地球表面划分为72×36块区域。
与现有技术相比，本发明产生的有益效果为：
(1)本发明提出了一种基于光学卫星影像的冰川指数，即GI(Glacier Index)指数，为冰川遥感识别提供了理论基础；
(2)本发明创建的全球冰川自动识别算法，充分利用了冰川短波红外和可见光波段上的光谱特征，能够适用于全球尺度上的冰川快速识别，为相关部门、行业提供精准的冰川信息。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程图；
图2为本发明的冰川识别结果。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，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付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。
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法，具体步骤如下：
S1、利用遥感云平台(Google Earth Engine)采集2021年夏季时间范围内的5幅光学卫星影像，这5幅光学卫星影像的像元行列数均相同，并对光学卫星影像进行预处理，得到若干幅地表反射率图像。
所述地表反射率图像的获得方法为：对光学影像中所有像元值乘以修正系数0.0000275，再减去0.2，得到光学卫星影像的地表反射率图像。
S2、利用目视解译方法获得冰川和非冰川地物的地理位置信息，并使用光谱采集软件采集2021年7月10日的地表反射率图像中的冰川和非冰川地物的像元光谱样本；其中冰川的样本像元数为1190个，非冰川地物的样本像元数为1134个，非冰川地物类型包括云层、水体、裸地、植被、建设用地等。
S3、基于步骤S2中得到的像元光谱样本分析冰川的像元光谱与非冰川地物在2021年7月10日的的像元光谱之间的差异，对比分析发现，短波红外波段是区分冰川与云层的最佳波段，蓝色波段、绿色波段、红色波段是区分冰川与水体、裸地、植被、建设用地等其他土地覆盖类型的有效波段，因此，确定用于识别冰川的有效光谱波段，其中，有效光谱波段包括蓝色波段、绿色波段、红色波段和短波红外波段；
S4、采用中值合成算法对步骤S1中的5幅地表反射率图像进行中值合成，分别得到蓝色波段中值合成图像和绿色波段中值合成图像。
蓝色波段中值合成图像的获取方法为：
首先创建一幅与地表反射率图像的像元行列数一致的空白图像；然后提取像元i位置上的地表反射率图像中所有蓝色波段的像元值，计算得到这些像元值的中值，并把该中值写入空白图像中的对应位置；依次遍历所有像元位置，即得到蓝色波段中值合成图像。
绿色波段中值合成图像的获取方法为：
首先创建一幅与地表反射率图像的像元行列数一致的空白图像；然后提取像元i位置上的地表反射率图像中所有绿色波段的像元值，计算得到这些像元值的中值，并把该中值写入空白图像中的对应位置；依次遍历所有像元位置，即得到绿色波段中值合成图像。
S5、根据步骤S2中得到的冰川和非冰川地物的地理位置信息，分别对步骤S4中得到的蓝色波段中值合成图像进行统计，得到冰川和非冰川地物在蓝色波段中值合成图像中的像元值分布，即冰川∈[0.19,0.98]，并将蓝色波段中值合成图像中的冰川的像元值分布中的最小值作为区分冰川和非冰川地物的阈值α＝0.19。
S6、根据步骤S2中得到的冰川和非冰川地物的地理位置信息，分别对步骤S4中得到的绿色波段中值合成图像进行统计，得到冰川和非冰川地物在绿色波段中值合成图像中的像元值分布，即冰川∈[0.21,0.98]，并将绿色波段中值合成图像中的冰川的像元值分布中的最小值作为区分冰川和非冰川地物的阈值β＝0.21。
S7、根据步骤S3中得到的结果发现冰川在短波红外波段上的反射率极低，一般小于0.1，冰川在红色波段上的反射率明显高于其在短波红外波段上的反射率，非冰川地物很少具有这种特征，据此构建冰川遥感指数，并利用冰川遥感指数和步骤S1中的若干幅地表反射率图像计算得到若干幅冰川指数图像，然后采用中值合成方法，对若干幅冰川指数图像进行中值合成，得到冰川指数中值合成图像；
所述冰川遥感指数为：
GIi＝(ξSWIR,i-ξred,i)/(ξSWIR,i+ξred,i+0.1)；
其中，GIi表示冰川遥感指数图像中像元i的冰川遥感指数，ξSWIR,i表示地表反射率图像中像元i的短波红外波段的地表反射率，ξred,i表示地表反射率图像中像元i的红色波段的地表反射率，i＝1,2,…,n，n为地表反射率图像中像元的总数量。
S8、根据步骤S2中得到的冰川和非冰川地物的地理位置信息，对步骤S7中得到的冰川指数中值合成图像进行统计，得到冰川和非冰川地物在冰川指数中值合成图像中的像元值分布，即冰川∈[0.62,0.81]，非冰川地物∈[-0.51,0.13]，将冰川指数中值合成图像中的冰川的像元值分布的最小值与非冰川地物的最大值的平均值作为区分冰川和非冰川地物的阈值γ＝0.47。
S9、将全球地表划分为72×36块待搜索识别区域，每个区域的地理范围为5×5个经纬度，利用遥感云平台采集第J个待搜索识别区域的2021年夏季时间范围内待识别的光学卫星影像，并对待识别的光学卫星影像进行预处理，得到待识别的地表反射率图像，然后采用中值合成算法对待识别的地表反射率图像进行中值合成，分别合成得到蓝色波段中值合成图像、绿色波段中值合成图像，即待识别的中值合成图像。将全球地表划分为72×36块待搜索识别区域的方法为：首先以地理本初子午线为起点，以5个地理经度为间隔划分地理经线，将全球地表划分为72个与地理经线平行的条带；然后以北极为起点，以5个地理纬度为间隔划分地理纬线，将全球划分为36个与地理纬线平行的条带；纬线条带与经线条带交叉，将地球表面划分为72×36块区域。
S10、利用步骤S7中冰川遥感指数的计算方法，对步骤S9中得到的待识别的地表反射率图像进行冰川指数计算，并采用中值合成算法合成得到待识别的冰川指数中值合成图像；所述冰川指数中值合成图像的获得方法为：首先创建一幅与冰川指数图像的像元行列数一致的空白图像；然后提取像元i位置上的冰川指数图像中的所有像元值，计算得到这些像元值的中值，并把该中值写入空白图像中的对应位置；依次遍历所有像元位置，即得到冰川指数中值合成图像。
S11、判断步骤S9中蓝色波段中值合成图像中像元i的蓝色波段的像元值是否大于阈值α，同时绿色波段中值合成图像中像元i的绿色波段的地表反射率是否大于阈值β，若同时满足这两个约束条件，执行步骤S12，否则，像元i所在像元位置为非冰川。
S12、判断像元i在步骤S10中得到的待识别的冰川指数中值合成图像中的像元值是否大于阈值γ，若是，像元i所在位置为冰川，否则，像元i所在位置为非冰川。
S13、循环执行步骤S11至步骤S12，直至遍历完待识别的合成图像中的所有像元位置，完成第J个待搜索识别区域的冰川遥感识别。
S14、循环执行步骤S9至步骤S13，直至遍历完全球所有的待搜索识别区域，完成全球冰川搜索识别。
为了验证本发明的效果，本发明以2021年青藏高原地区冰川遥感识别为实验对象，卫星影像为Landsat-8光学卫星影像，云平台为Google Earth Engine遥感云计算平台，识别结果如图2所示。通过图2可以看出冰川的边界等纹理信息完整，云层等其他地物可以被有效区分，说明了本发明对冰川识别的可靠性、准确性。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法，其特征在于，其步骤如下：
S1、利用遥感云平台采集X年夏季时间范围内的若干幅光学卫星影像，这若干幅光学卫星影像的像元行列数均相同，并对光学卫星影像进行预处理，得到若干幅地表反射率图像；
S2、利用目视解译方法获得冰川和非冰川地物的地理位置信息，并使用光谱采集软件采集地表反射率图像中的冰川和非冰川地物的像元光谱样本；
S3、基于步骤S2中得到的像元光谱样本分析冰川的像元光谱与非冰川地物的像元光谱之间的差异，得到用于识别冰川的有效光谱波段，其中，有效光谱波段包括蓝色波段、绿色波段、红色波段和短波红外波段；
S4、采用中值合成算法对步骤S1中的若干幅地表反射率图像进行中值合成，分别得到蓝色波段中值合成图像和绿色波段中值合成图像；
S5、根据步骤S2中得到的冰川和非冰川地物的地理位置信息，分别对步骤S4中得到的蓝色波段中值合成图像进行统计，得到冰川和非冰川地物在蓝色波段中值合成图像中的像元值分布，并将蓝色波段中值合成图像中的冰川的像元值分布中的最小值作为区分冰川和非冰川地物的阈值α；
S6、根据步骤S2中得到的冰川和非冰川地物的地理位置信息，分别对步骤S4中得到的绿色波段中值合成图像进行统计，得到冰川和非冰川地物在绿色波段中值合成图像中的像元值分布，并将绿色波段中值合成图像中的冰川的像元值分布中的最小值作为区分冰川和非冰川地物的阈值β；
S7、构建冰川遥感指数，并利用冰川遥感指数和步骤S1中的若干幅地表反射率图像计算得到若干幅冰川指数图像，然后采用中值合成方法，对若干幅冰川指数图像进行中值合成，得到冰川指数中值合成图像；
所述冰川遥感指数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
表示冰川遥感指数图像中像元i的冰川遥感指数，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
表示地表反射率图像中像元i的短波红外波段的地表反射率，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
表示地表反射率图像中像元i的红色波段的地表反射率，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
，n为地表反射率图像中像元的总数量；
S8、根据步骤S2中得到的冰川和非冰川地物的地理位置信息，对步骤S7中得到的冰川指数中值合成图像进行统计，得到冰川和非冰川地物在冰川指数中值合成图像中的像元值分布，将冰川指数中值合成图像中的冰川的像元值分布的最小值与非冰川地物的最大值的平均值作为区分冰川和非冰川地物的阈值γ；
S9、将全球地表划分为72×36块待搜索识别区域，每个区域的地理范围为5×5个经纬度，利用遥感云平台采集第J个待搜索识别区域的X年夏季时间范围内待识别的光学卫星影像，并对待识别的光学卫星影像进行预处理，得到待识别的地表反射率图像，然后采用中值合成算法对待识别的地表反射率图像进行中值合成，分别合成得到蓝色波段中值合成图像、绿色波段中值合成图像；
S10、利用步骤S7中冰川遥感指数的计算方法，对步骤S9中得到的待识别的地表反射率图像进行冰川指数计算，并采用中值合成算法合成得到待识别的冰川指数中值合成图像；
S11、判断步骤S9中蓝色波段中值合成图像中像元i的蓝色波段的像元值是否大于阈值α，同时绿色波段中值合成图像中像元i的绿色波段的像元值是否大于阈值β，若同时满足这两个约束条件，执行步骤S12，否则，像元i所在像元位置为非冰川；
S12、判断像元i在步骤S10中得到的待识别的冰川指数中值合成图像中的像元值是否大于阈值γ，若是，像元i所在位置为冰川，否则，像元i所在位置为非冰川；
S13、循环执行步骤S11至步骤S12，直至遍历完待识别的合成图像中的所有像元位置，完成第J个待搜索识别区域的冰川遥感识别；
S14、循环执行步骤S9至步骤S13，直至遍历完全球所有的待搜索识别区域，完成全球冰川搜索识别。
2.根据权利要求1所述的基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法，其特征在于，所述地表反射率图像的获得方法为：对光学影像中所有像元值乘以修正系数0.0000275，再减去0.2，得到光学卫星影像的地表反射率图像。
3.根据权利要求1或2所述的基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法，其特征在于，在步骤S4中，蓝色波段中值合成图像的获取方法为：首先创建一幅与地表反射率图像的像元行列数一致的空白图像；然后提取像元i位置上的地表反射率图像中所有蓝色波段的像元值，计算得到这些像元值的中值，并把该中值写入空白图像中的对应位置；依次遍历所有像元位置，即得到蓝色波段中值合成图像；
绿色波段中值合成图像的获取方法为：首先创建一幅与地表反射率图像的像元行列数一致的空白图像；然后提取像元i位置上的地表反射率图像中所有绿色波段的像元值，计算得到这些像元值的中值，并把该中值写入空白图像中的对应位置；依次遍历所有像元位置，即得到绿色波段中值合成图像。
4.根据权利要求1所述的基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法，其特征在于，所述冰川指数中值合成图像的获得方法为：首先创建一幅与冰川指数图像的像元行列数一致的空白图像；然后提取像元i位置上的冰川指数图像中的所有像元值，计算得到这些像元值的中值，并把该中值写入空白图像中的对应位置；依次遍历所有像元位置，即得到冰川指数中值合成图像。
5.根据权利要求1所述的基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法，其特征在于，步骤S9中，将全球地表划分为72×36块待搜索识别区域的方法为：首先以地理本初子午线为起点，以5个地理经度为间隔划分地理经线，将全球地表划分为72个与地理经线平行的条带；然后以北极为起点，以5个地理纬度为间隔划分地理纬线，将全球划分为36个与地理纬线平行的条带；纬线条带与经线条带交叉，将地球表面划分为72×36块区域。
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