專利名稱：：利用陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演森林郁閉度和蓄積量的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及遙感圖像
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別是一種利用LANDSATTM(美國陸地衛(wèi)星專題成像制圖儀)數(shù)據(jù)反演森林郁閉度和蓄積量的實(shí)用技術(shù)方法。
背景技術(shù)：
：由于山地地區(qū)的林地遙感圖像波段DN值受地形起伏，太陽高度角，氣象條件影響較大。因此應(yīng)該對待分析的遙感影像進(jìn)行預(yù)處理，包括幾何糾正，大氣糾正和地形糾正。然后對糾正以后的圖像進(jìn)行分類，分類的目的是將非林地地區(qū)掩膜掉，目的是在林地地區(qū)上反演郁閉度、生成等級圖。1.國內(nèi)研究水平傳統(tǒng)的森林郁閉度測定一般通過野外實(shí)地測量，并且僅能獲得一些點(diǎn)上的數(shù)據(jù)，不利于研究區(qū)域或大范圍內(nèi)郁閉度的空間分布及變化。遙感技術(shù)的發(fā)展使得對大范圍森林郁閉度估測成為可能。有學(xué)者曾對此進(jìn)行過研究，采用的方法是以地面調(diào)查確定的郁閉度為因變量，以TM(ThematicMapper專題制圖儀)數(shù)據(jù)若干波段的灰度值及灰度比值為自變量，同時(shí)考慮坡度、坡位及優(yōu)勢樹種組等信息，采用多元線性模型估測郁閉度。另一種方法是從樣地對應(yīng)的RS(RemoteSensing遙感)和GIS(GeographicInformationSystem)信息中，采用嶺估計(jì)原理，用計(jì)算機(jī)仿真方法篩選出影響郁閉度估測的主要信息，建立它們和郁閉度之間方程，從而實(shí)現(xiàn)對郁閉度進(jìn)行估測。2.存在的問題實(shí)際上由于地形等環(huán)境因素的影響，直接利用TM六個(gè)波段數(shù)據(jù)反演森林的郁閉度十分困難。3.發(fā)明出發(fā)點(diǎn)通過統(tǒng)計(jì)回歸分析找出影響森林郁閉度和蓄積量最顯著的因子，建立此因子和森林郁閉度和蓄積量線性回歸方程，對遙感圖像進(jìn)行反演。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于提供一種利用陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演森林郁閉度和蓄積量的方法。發(fā)明構(gòu)思一種利用陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演森林郁閉度和蓄積量的方法，首先對林地遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理，即大氣糾正和地形糾正；然后利用統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)的知識(shí)，求出陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)源各波段亮度值，歸一化植被指數(shù)NDVI，纓帽變換后的亮度、綠度和濕度等因子和林地郁閉度、蓄積量的相關(guān)系數(shù)，找出對林地郁閉度、蓄積量影響最強(qiáng)的參量；最后找出參量和林地郁閉度、蓄積量的相關(guān)性方程，通過相關(guān)性方程反演林地郁閉度、蓄積量，并生成等級圖。通過統(tǒng)計(jì)回歸方法建立方程，對遙感圖像進(jìn)行反演以獲取森林的郁閉度和蓄積量，并進(jìn)行遙感分級估測。大氣糾正L(梁順林算法)方法-去除薄云根據(jù)梁順林算法的思想自己編程進(jìn)行大氣糾正的一種大氣薄云去除方法。驗(yàn)證這種算法的可行性，同時(shí)將這一算法用到863項(xiàng)目中實(shí)際問題的解決上來。原理是，由于可見光波段受大氣影響較大，而4、5、7波段波長較長，受大氣影響很小，因此將1、4波段做比值可以突出顯示薄云的影響，對這個(gè)比值圖像進(jìn)行分割即能較準(zhǔn)確的分出受影響的區(qū)域和未受影響的區(qū)域。利用4、5、7這三個(gè)較長波段合成的影像進(jìn)行K-均值聚類，理論上能夠客觀的對真實(shí)地表進(jìn)行類型劃分。假設(shè)同一景TM影像中或同一研究區(qū)域內(nèi)，每一地表類型的反射情況相同，這樣以來，就可以對每一聚類中，用清晰區(qū)域的平均反射率代替模糊區(qū)域的反射率，從而使得結(jié)果影像中較大程度地消除薄云的影響。設(shè)計(jì)了三個(gè)函數(shù)來完成工作，(1)RatioClu(TM影像文件名，分割數(shù)目，循環(huán)次數(shù)，閾值，分割結(jié)果文件名)，從分割圖像上找到清晰和模糊區(qū)域?qū)?yīng)的分類號(hào)；(2)Kmeans(TM影像文件名，聚類數(shù)目，循環(huán)次數(shù)，閾值，聚類結(jié)果文件名)；(3)AtmCorect(分割結(jié)果文件名，聚類結(jié)果文件名，清晰分割號(hào)，模糊分割號(hào)，聚類數(shù)目，TM影像文件名，影像獲取時(shí)間，入射角，反射率圖像文件名)。函數(shù)(1)和(2)中的循環(huán)次數(shù)都為200，閾值為0.01。具體工作步驟和結(jié)果如圖3所示。6s大氣糾正方法因?yàn)榈乇砦矬w的多樣性所造成的反射率的多變性使得從遙感圖像每一個(gè)像素的輻射值中分離出路徑輻射項(xiàng)是很困難的，所以如果我們要用輻射項(xiàng)來獲取氣溶膠信息就必須選取使得地表輻射值可以忽略或者有輻射但很小的地物而且還可以比較精確的估計(jì)地面反射率的地物。大量的濃密植被如落葉林和熱帶森林等的藍(lán)光和紅外的反射率都很低。因此，許多具有森林或者大塊濃密植被的地方都可以用DDV(DarkdenseVegetation)這種方法來獲取氣溶膠信息，從而進(jìn)行大氣校正。對于校正方法，由于主要處理的是森林區(qū)域，因此擬采用濃密植被法(DDV)獲取氣溶膠信息，進(jìn)而利用6S模型對圖像進(jìn)行大氣校正。該模塊主要分4個(gè)部分(1)利用6S模型計(jì)算不同太陽天頂角、地面反射率和氣溶膠光學(xué)厚度條件下大氣上界的表觀反射率，建立查找表(LUT)；(2)利用TM的中紅外通道從TM圖像識(shí)別地面暗目標(biāo)(濃密植被或水體)；(3)利用LUT通過拉各朗日線性內(nèi)插的方法反演氣溶膠光學(xué)厚度；(4)利用反演得到的氣溶膠光學(xué)厚度，再通過6S模型計(jì)算得到大氣校正參數(shù)，并對整幅圖像進(jìn)行大氣校正。流程圖(圖4)我們依據(jù)Kaufman和Sendra(1988)方法，基于6S模型從TM圖像計(jì)算大氣氣溶膠光學(xué)厚度，借助光譜波段給出的測量值，對暗目標(biāo)反演單元一個(gè)一個(gè)的進(jìn)行。反演方法主要是基于如下三個(gè)假設(shè)a)存在濃密的植被，其反射率滿足以下關(guān)系ρ′0.47＝ρ*2.1/4，ρ′0.66＝ρ*2.1/2。b)大氣的氣體特性是已知的。c)大氣的氣溶膠模式是已知的。當(dāng)以上三個(gè)假設(shè)都滿足后，就可以從圖像上反演晴空區(qū)域的陸地氣溶膠光學(xué)厚度，并進(jìn)行大氣校正，其方法的過程如下(1)選取暗象元，確定地表反射率，Kaufman曾提出濃密植被光譜反射率為常數(shù)的假設(shè)，但在整個(gè)圖像上，濃密植被光譜反射率為常數(shù)的假設(shè)用到我們所不知的地區(qū)是不嚴(yán)密的，最后我們根據(jù)2.1μm反射率與0.47μm、0.66μm可見光波段反射率的對應(yīng)關(guān)系(考慮到滿足Kaufman提出的ρ′0.47＝0.01(ρ表示反射率)、ρ′0.66＝0.02的假設(shè)，取0.036＜ρ*2.1＜0.044)，確定暗目標(biāo)地表反射率為ρ′0.47＝ρ*2.1/4，ρ′0.66＝ρ*2.1/2；(2)根據(jù)當(dāng)?shù)氐臍夂蚝蜌庀筚Y料以及周圍地區(qū)的地面狀況選擇氣溶膠模式；(3)對各個(gè)暗象元，分別利用1、3波段的表觀反射率計(jì)算550nm的氣溶膠光學(xué)厚度；(4)最終550nm的氣溶膠光學(xué)厚度取1，3波段計(jì)算出的光學(xué)厚度的平均值；(5)將反演得到的氣溶膠厚度帶入6S模型計(jì)算得到大氣校正系數(shù)，并對整幅圖像進(jìn)行校正。使用說明1.輸入各個(gè)波段的輻射增益系數(shù)(獲取方式原始影像頭文件中GAINS/BIASES的第1、2、3、4、5、7值對中的GAINS參數(shù)值)2.輸入各個(gè)波段的輻射偏移系數(shù)(獲取方式原始影像頭文件中GAINS/BIASES的第1、2、3、4、5、7值對中的BIASES參數(shù)值)3.用戶選擇糾正圖像哪幾個(gè)波段(獲取方式用戶必須選中第1、3、4、7波段，其它任意)4.程序在運(yùn)行過程中需要計(jì)算NDVI(NormalDifferenceVegetationindex)值，使用第3、5.波段；以及第7波段(Mir)的表觀亮度(ApparentRellectance)進(jìn)行判斷暗目標(biāo)操作，之后通過查找到的暗目標(biāo)的位置找到暗目標(biāo)對應(yīng)的第一波段的表觀亮度，通過關(guān)系ρ′0.47＝ρ*2.1/4利用暗目標(biāo)在第七波段的反射率求得該暗目標(biāo)元素在第一波段的實(shí)際地面發(fā)射率，為查抄表提供插值參數(shù)，計(jì)算氣溶膠厚度)5.輸入成像日期和太陽天頂角(獲取方式原始影像頭文件中的ACQUISITIONDATE參數(shù)值和太陽天頂角90度-SUNELEVATION參數(shù)值)6.選擇大氣模式(獲取方式用戶從6s附表中選擇，常用中緯度夏季、中緯度冬季)(注意6s糾正過程中所選定的大氣模式和氣溶膠模式和建立查抄表所選定的模式要一一對應(yīng)。)7.選擇氣溶膠模式(獲取方式用戶從6s附表中選擇，常用大陸)(注意6s糾正過程中所選定的大氣模式和氣溶膠模式和建立查抄表所選定的模式要一一對應(yīng)。)8.輸入圖像的海拔平均高度(獲取方式用戶指定，常從地形圖估算)9.分別指定藍(lán)(blue)波段的查抄表lut1和紅(Red)波段的查抄表lut3(獲取方式用戶自建或者使用默認(rèn)缺省(有冬夏兩套)10.指向要進(jìn)行輻射糾正的TM文件(獲取方式用戶指定)11.指向糾正后輸出文件(獲取方式用戶指定)6s參數(shù)附表暗目標(biāo)減去法大氣狀況在時(shí)空上是不斷變化的，大氣分子在時(shí)空間分布是較為均勻和穩(wěn)定的，而氣溶膠的時(shí)空變化劇烈，估計(jì)起來十分困難。大氣對不同的波普具有有選擇性的吸收特性，因而對TM影像的不同波段的圖像也會(huì)產(chǎn)生不同的影響。大氣主要通過選擇性地吸收和散射來自太陽的不同波普的能量。在紅外譜段，大氣的作用主要表現(xiàn)出水汽，二氧化碳等對能量的吸收作用，大氣分子和氣溶膠的散射可以忽略不計(jì)。在可見光譜段，大氣的作用突出地表現(xiàn)為對能量的散射作用，其中包括大氣分子產(chǎn)生的瑞利散射和氣溶膠引起的米氏散射，大氣的吸收作用則非常的微弱。對TM圖像進(jìn)行糾正就是為了消除大氣散射和吸收作用對大氣的影響。假設(shè)近紅外和中紅外波普段上的的TM圖像不受大氣氣溶膠散射的影響，相反可見光波段隨著波長的變短被散射的波普能量逐漸加強(qiáng)。我們基于以下的假設(shè)思想對圖像進(jìn)行大氣糾正。整個(gè)一景TM圖像的大氣情況是均一的；在TM/ETM+衛(wèi)星影像中我們可以從可見光波普段上的各個(gè)波段的圖像上可以分別找到反射率為零或非常接近零的象元，例如純凈的深水，地物的陰影，因此從理論上講像這樣反射率為零或非常接近零的暗象素的在圖像的DN值應(yīng)該為零，而實(shí)際上由于大氣氣溶膠散射的影響其DN值大零，我們就可以認(rèn)為這樣的結(jié)果是太陽光和大氣氣溶膠散射的作用的結(jié)果，所以實(shí)際中對衛(wèi)星影像去除大氣氣溶膠散射的影響可以表示為對的DN值的操作即DNresult＝DNraw-DNdark參數(shù)說明公式中的常數(shù)λ波長TMEsunlTAUZGainλ輻射增益，bandBiasλ輻射偏移，TM1195.290.70DNλ是TM圖像灰度值，TM2182.740.78Lλsensor表觀輻亮度值，Lλmax最大光譜輻亮度值(255)，TM3155.000.85Lλmin最小光譜輻亮度值(0)，TM4104.080.91LλrangeTM數(shù)據(jù)的輻亮度范圍(0-255)，TM522.075**Rλ反射率(地表反射率和表觀反射率)，TM77.496**Lλhaze程輻射，Esunλ大氣外太陽照度，θ太陽天頂角D日地距離，TAUV地表到傳感器的大氣透過率，TAUZ太陽到地表的大氣透使用說明1輸入各個(gè)波段的輻射增益系數(shù)(獲取方式原始影像頭文件中GAINS/BIASES的第1、2、3、4、5、7值對中的GAINS參數(shù)值)2輸入各個(gè)波段的輻射偏移系數(shù)(獲取方式原始影像頭文件中GAINS/BIASES的第1、2、3、4、5、7值對中的BIASES參數(shù)值)3輸入太陽高度角(獲取方式原始影像頭文件中的SUNELEVATION參數(shù)值)4用戶選擇糾正圖像哪幾個(gè)波段(獲取方式用戶指定)5指向要進(jìn)行輻射糾正的TM文件(獲取方式用戶指定)6指向糾正后輸出文件(獲取方式用戶指定)郁閉度和蓄積量反演方法的發(fā)明過程1.首先將地面調(diào)查樣地信息輸入計(jì)算機(jī)，根據(jù)GPS測定的地理坐標(biāo)，制作點(diǎn)位圖轉(zhuǎn)入圖像處理系統(tǒng)，疊加到圖像上，然后根據(jù)地理坐標(biāo)找到屬性信息(郁閉度)對應(yīng)的波段DN值。2.將陸地衛(wèi)星影像波段1、2、3、4、5和7的DN值，歸一化植被指數(shù)NDVI，纓帽變換后的亮度、綠度和濕度等因子和森林的蓄積量和郁閉度進(jìn)行回歸分析。3.找出和森林的蓄積量和郁閉度相關(guān)性最強(qiáng)的量，分別是纓帽變換的濕度因子和森林郁閉度相關(guān)性最強(qiáng)，波段1和森林的蓄積量最強(qiáng)。4.建立濕度因子和森林郁閉度的先行回歸方程，波段1和森林蓄積量的冪函數(shù)方程。5.利用上面建立方程對遙感圖像進(jìn)行反演，獲取林地郁閉度和蓄積量。6.對以獲取的林地郁閉度和蓄積量進(jìn)行分級估測。流程圖(圖5)具體實(shí)現(xiàn)郁閉度經(jīng)過回歸分析后，發(fā)現(xiàn)將陸地衛(wèi)星影像進(jìn)行纓帽變換(TasseledCap)的濕度因子和森林的郁閉度相關(guān)性最強(qiáng)，利用此建立的線性回歸方程對遙感圖像進(jìn)行反演以獲取森林的郁閉度，最后進(jìn)行遙感分級估測。蓄積量經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)將陸地衛(wèi)星影像波段1的數(shù)據(jù)和森林蓄積量相關(guān)最強(qiáng)，利用此建立冪函數(shù)方程對遙感圖像進(jìn)行反演以獲取森林的蓄積量，最后進(jìn)行遙感分級估測。圖1是本發(fā)明利用陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演森林郁閉度和蓄積量方法的流程圖。圖2是本發(fā)明利用陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演森林郁閉度和蓄積量方法的L方法流程圖。圖3是本發(fā)明的L方法大氣糾正時(shí)各過程的圖像。圖4是本發(fā)明的6s方法流程圖。圖5是本發(fā)明的森林郁閉度、蓄積量反演方法的流程圖。圖6是林地郁閉度等級圖。圖7是林地蓄積量等級圖。具體實(shí)施例方式圖1的利用陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演森林郁閉度和蓄積量的方法，其步驟如下1)將LandsatTM圖像進(jìn)行大氣糾正；2)將大氣糾正好的TM圖像進(jìn)行地形糾正；3)將糾正好的圖像進(jìn)行分類，分類后將非林地部分掩膜掉；4)利用訓(xùn)練區(qū)已建立好的統(tǒng)計(jì)回歸模型對經(jīng)過預(yù)處理的圖像進(jìn)行反演，求出郁閉度和蓄積量；5)輸出郁閉度和蓄積量的等級圖。大氣糾正L方法-去除薄云(圖2)(1)選出模糊區(qū)域；(band1/band4)(2)采用聚類方法對近紅外波段(4，5，7波段)區(qū)分不同的覆蓋類型；(3)在相同的聚類中，用清晰像元的平均值表示模糊像元的值。選取東北黑龍江流域一景TM影像中受薄云影響的一部分，采用上述算法和程序處理結(jié)果如下所示。圖3給出了使用L方法大氣糾正時(shí)各過程的圖像，其中圖a為圖像經(jīng)過波段1、2和3合成的影像圖。圖b為圖像波段1和波段4的比值圖。圖c為利用波段4、5和7進(jìn)行分類(共10類)。圖d為經(jīng)過L方法大氣糾正后的經(jīng)過波段1、2和3合成的影像圖。結(jié)果分析從圖3(a)和(b)可以看出利用比值圖像分割出來的4類，藍(lán)色1(分割號(hào)為3)對應(yīng)波段圖像中的清晰區(qū)域，黃色2(分割號(hào)為4)對應(yīng)波段圖像中的模糊區(qū)域，這2個(gè)參數(shù)作為函數(shù)(3)的輸入?yún)?shù)。河流的反射率很低，在比值圖像上可以準(zhǔn)確的被分出來。圖中綠色3部分是實(shí)際地表反射率較高的裸地，盡管它們也受到薄霧的影響，但利用此算法將其分成另外一類，在后續(xù)糾正中將不進(jìn)行反射率的轉(zhuǎn)換處理，因此用機(jī)器進(jìn)行自動(dòng)分割在這種算法中還是有一定不足之處。圖3(c)是三波段聚類結(jié)果，程序中設(shè)計(jì)用戶可以輸入聚類數(shù)、K-均值算法的循環(huán)次數(shù)、聚類中心變化量的閾值。這里的聚類數(shù)為10類，能夠代表研究區(qū)域的典型地物類型。圖3(d)是經(jīng)過L方法大氣糾正后的經(jīng)過波段1、2和3合成的影像圖。6s(theSecondSimulationoftheSatelliteSignalintheSolarSpectrum)大氣糾正方法(圖4)(1)利用6S模型計(jì)算不同太陽天頂角、地面反射率和氣溶膠光學(xué)厚度條件下大氣上界的表觀反射率，建立查找表；(2)利用TM的中紅外通道從TM圖像識(shí)別地面暗目標(biāo)；(3)利用LUT(looluptable查抄表)通過拉各朗日線性內(nèi)插的方法反演氣溶膠光學(xué)厚度；(4)利用反演得到的氣溶膠光學(xué)厚度，再通過6S模型計(jì)算得到大氣校正參數(shù)，并對整幅圖像進(jìn)行大氣校正。暗目標(biāo)減去方法1.輸入TM圖像中的一個(gè)波段；2.查找亮度最小的像素的DN值；3.大氣糾正DNresult＝DNraw-Dndark；4.由公式一將DN值轉(zhuǎn)化為輻射亮度；1.由公式二，三將輻亮度轉(zhuǎn)為反射率。郁閉度和蓄積量反演方法的過程流程圖(圖5)林地郁閉度、蓄積量反演(1)首先將地面調(diào)查樣地信息輸入計(jì)算機(jī)，根據(jù)GPS測定的地理坐標(biāo)，制作點(diǎn)位圖轉(zhuǎn)入圖像處理系統(tǒng)，疊加到圖像上，然后根據(jù)地理坐標(biāo)找到屬性信息(郁閉度)對應(yīng)的波段DN(digitalnumber灰度值)值；(2)將陸地衛(wèi)星影像波段1、2、3、4、5和7的DN值，歸一化植被指數(shù)NDVI，纓帽變換后的亮度、綠度和濕度等因子和森林的蓄積量和郁閉度進(jìn)行回歸分析；找出和森林的蓄積量和郁閉度相關(guān)性最強(qiáng)的量，分別是纓帽變換的濕度因子和森林郁閉度相關(guān)性最強(qiáng)，波段1和森林的蓄積量最強(qiáng)；(3)建立濕度因子和森林郁閉度的先行回歸方程，波段1和森林蓄積量的冪函數(shù)方程；(4)利用上面建立方程對遙感圖像進(jìn)行反演，獲取林地郁閉度和蓄積量；(5)對以獲取的林地郁閉度和蓄積量進(jìn)行分級估測。具體實(shí)現(xiàn)郁閉度經(jīng)過回歸分析后，發(fā)現(xiàn)將陸地衛(wèi)星影像進(jìn)行纓帽變換(TasseledCap)的濕度因子和森林的郁閉度相關(guān)性最強(qiáng)，利用此建立的線性回歸方程對遙感圖像進(jìn)行反演以獲取森林的郁閉度，最后進(jìn)行遙感分級估測。蓄積量經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)將陸地衛(wèi)星影像波段1的數(shù)據(jù)和森林蓄積量相關(guān)最強(qiáng)，利用此建立冪函數(shù)方程對遙感圖像進(jìn)行反演以獲取森林的蓄積量，最后進(jìn)行遙感分級估測。反演結(jié)果圖(圖6、7)利用建立的反演方程，對經(jīng)過預(yù)處理的圖像進(jìn)行運(yùn)算生成等級圖。圖6為反演后生成林地郁閉度等級圖，其中黑色4代表已掩膜掉的非林地地區(qū)，綠色3代表林地郁閉度較低的地區(qū)，藍(lán)色1代表林地郁閉度中等地區(qū)，紅色5代表林地郁閉度較高的地區(qū)。利用建立的反演方程，對經(jīng)過預(yù)處理的圖像進(jìn)行運(yùn)算生成等級圖。圖7為反演后生成林地蓄積量等級圖，其中黑色4代表已掩膜掉的非林地地區(qū)，綠色3代表林地郁閉度較低的地區(qū)，藍(lán)色1代表林地郁閉度中等地區(qū)，紅色5代表林地郁閉度較高的地區(qū)。權(quán)利要求1.一種利用陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演森林郁閉度和蓄積量的方法，其特征在于，首先對林地遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理，即大氣糾正和地形糾正；然后利用統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)的知識(shí)，求出陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)源各波段亮度值，歸一化植被指數(shù)NDVI，纓帽變換后的亮度、綠度和濕度等因子和林地郁閉度、蓄積量的相關(guān)系數(shù)，找出對林地郁閉度、蓄積量影響最強(qiáng)的參量；最后找出參量和林地郁閉度、蓄積量的相關(guān)性方程，通過相關(guān)性方程反演林地郁閉度、蓄積量，并生成等級圖。2.根據(jù)權(quán)利要求1的利用陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演森林郁閉度和蓄積量的方法，其具體步驟如下1)將LandsatTM圖像進(jìn)行大氣糾正；2)將大氣糾正好的TM圖像進(jìn)行地形糾正；3)將糾正好的圖像進(jìn)行分類，分類后將非林地部分掩膜掉；4)利用訓(xùn)練區(qū)已建立好的統(tǒng)計(jì)回歸模型對經(jīng)過預(yù)處理的圖像進(jìn)行反演，求出郁閉度和蓄積量；5)輸出郁閉度和蓄積量的等級圖。3.根據(jù)權(quán)利要求1的利用陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演森林郁閉度和蓄積量的方法，其特征在于，大氣糾正L方法-去除薄云(1)選出模糊區(qū)域；(2)采用聚類方法對近紅外波段區(qū)分不同的覆蓋類型；(3)在相同的聚類中，用清晰像元的平均值表示模糊像元的值。4.根據(jù)權(quán)利要求3的利用陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演森林郁閉度和蓄積量的方法，其特征在于，大氣糾正(1)選取暗象元，確定地表反射率，在整個(gè)圖像上，濃密植被光譜反射率為常數(shù)的假設(shè)用到所不知的地區(qū)是不嚴(yán)密的，最后根據(jù)2.1μm反射率與0.47μm、0.66μm可見光波段反射率的對應(yīng)關(guān)系，確定暗目標(biāo)地表反射率為ρ′0.47＝ρ*2.1/4，ρ′0.66＝ρ*2.1/2；(2)根據(jù)當(dāng)?shù)氐臍夂蚝蜌庀筚Y料以及周圍地區(qū)的地面狀況選擇氣溶膠模式；(3)對各個(gè)暗象元，分別利用1、3波段的表觀反射率計(jì)算550nm的氣溶膠光學(xué)厚度；(4)最終550nm的氣溶膠光學(xué)厚度取1，3波段計(jì)算出的光學(xué)厚度的平均值；(5)將反演得到的氣溶膠厚度帶入6S模型計(jì)算得到大氣校正系數(shù)，并對整幅圖像進(jìn)行校正。5.根據(jù)權(quán)利要求1的利用陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演森林郁閉度和蓄積量的方法，其特征在于，6s大氣糾正方法(1)利用6S模型計(jì)算不同太陽天頂角、地面反射率和氣溶膠光學(xué)厚度條件下大氣上界的表觀反射率，建立查找表；(2)利用TM的中紅外通道從TM圖像識(shí)別地面暗目標(biāo)；(3)利用LUT通過拉各朗日線性內(nèi)插的方法反演氣溶膠光學(xué)厚度；(4)利用反演得到的氣溶膠光學(xué)厚度，再通過6S模型計(jì)算得到大氣校正參數(shù)，并對整幅圖像進(jìn)行大氣校正。6.根據(jù)權(quán)利要求1的利用陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演森林郁閉度和蓄積量的方法，其特征在于，林地郁閉度、蓄積量反演(1)首先將地面調(diào)查樣地信息輸入計(jì)算機(jī)，根據(jù)GPS測定的地理坐標(biāo)，制作點(diǎn)位圖轉(zhuǎn)入圖像處理系統(tǒng)，疊加到圖像上，然后根據(jù)地理坐標(biāo)找到屬性信息對應(yīng)的波段DN值；(2)將陸地衛(wèi)星影像波段1、2、3、4、5和7的DN值，歸一化植被指數(shù)NDVI，纓帽變換后的亮度、綠度和濕度等因子和森林的蓄積量和郁閉度進(jìn)行回歸分析；找出和森林的蓄積量和郁閉度相關(guān)性最強(qiáng)的量，分別是纓帽變換的濕度因子和森林郁閉度相關(guān)性最強(qiáng)，波段1和森林的蓄積量最強(qiáng)；(3)建立濕度因子和森林郁閉度的先行回歸方程，波段1和森林蓄積量的冪函數(shù)方程；(4)利用上面建立方程對遙感圖像進(jìn)行反演，獲取林地郁閉度和蓄積量；(5)對以獲取的林地郁閉度和蓄積量進(jìn)行分級估測。7.根據(jù)權(quán)利要求1的利用陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演森林郁閉度和蓄積量的方法，其特征在于，通過統(tǒng)計(jì)回歸方法建立方程，對遙感圖像進(jìn)行反演以獲取森林的郁閉度和蓄積量，并進(jìn)行遙感分級估測。全文摘要本發(fā)明涉及遙感圖像
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別是一種利用LANDSATTM數(shù)據(jù)反演森林郁閉度和蓄積量的實(shí)用技術(shù)方法。方法步驟首先對林地遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理，即大氣糾正和地形糾正；然后利用統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)的知識(shí)，求出陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)源各波段亮度值，歸一化植被指數(shù)NDVI，纓帽變換后的亮度、綠度和濕度等因子和林地郁閉度、蓄積量的相關(guān)系數(shù)，找出對林地郁閉度、蓄積量影響最強(qiáng)的參量；最后找出參量和林地郁閉度、蓄積量的相關(guān)性方程，通過相關(guān)性方程反演林地郁閉度、蓄積量，并生成等級圖。文檔編號(hào)G01S17/89GK1924610SQ200510093690公開日2007年3月7日申請日期2005年9月1日優(yōu)先權(quán)日2005年9月1日發(fā)明者李增元,孫國清,武紅敢,龐勇,董彥芳,劉大偉申請人:中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所