一种基于卫星遥感数据挖掘的植被破坏分析方法及系统与流程

1.本发明涉及监测领域，具体涉及一种基于卫星遥感数据挖掘的植被破坏分析方法及系统。


背景技术：

2.输电工程建设过程中容易造成裸土、建筑用地造成植被破坏、裸土外露和水土流失。输电工程植被破坏的遥感变化监测是指利用卫星遥感技术对工程建设过程中造成的裸土上的植被破坏情况随时间发生变化进行动态追踪的过程。它主要以变化检测理论为基础，变化监测与变化检测相比，既有共性，也各有侧重点。两者都围绕变化信息的获取而展开，就方法而言，两者有时可以相互借用；但是，两者的落脚点有所侧重，变化检测强调结果，而不关注变化过程所呈现的特点，而变化监测则强调过程所呈现的特点，需要从阶段性结果中挖掘变化特点，以反映变化趋势。因此，变化检测常作为变化监测的方法或技术手段呈现。
3.遥感时间序列变化检测是长时序遥感变化监测的重要方法，其本质上是一个多时相遥感影像变化检测过程。它强调了多时相数据的一致性、连贯性和相关性。遥感时间序列变化检测是指利用同一地区的不同时相的遥感时间序列数据及相关辅助数据来分析该区域地物的动态变化过程，包括位置、分布范围和性质状态等时序变化信息。其一般流程包括三个环节，即遥感数据的筛选、遥感时序数据合成和遥感时序变化信息提取。其中，遥感时序变化信息提取是遥感时间序列变化检测最为关键的一环。
4.遥感时间序列变化检测方法可以归纳为两大类——分解法和整体法。分解法将遥感时间序列变化检测过程看作是多个单时相分类比较法的叠加过程或多个相邻时相的双时相比较法的叠加过程，即将序列数据处理拆分为多个双时相或单时相的图像处理过程。整体法将遥感时间序列变化检测过程看作是一个整体，直接运用时间序列分析法获取序列变化信息。
5.电网工程在建设过程中容易造成水土流失、植被破坏等环水保问题，如何在建设过程中监测、做好过程与竣工验收的植被保护审计意义凸显。
6.综合考虑输电工程植被破坏的遥感变化监测研究现状、遥感时间序列变化检测理论的研究现状和多源遥感数据的发展现状，当前，在输电工程植被破坏的遥感变化监测方法研究方面，面临的问题有：
7.(1)多源遥感数据的一致性问题。由于传感器工艺、波谱范围、几何精度、成像时间、季节物候、云雾阴影等存在不同程度的差异，针对同一地区的多源遥感数据之间引入的误差有所不同，这将导致“伪变化”现象的产生，降低变化检测的精度。当前研究主要选择ndvi作为输电工程植被破坏变化指标，由于ndvi容易受土壤、季相、传感器差异等因素干扰，导致多时相数据一致性差，因此无法满足输电工程植被破坏变化监测的精度要求。
8.(2)遥感时间序列变化检测的时空相关性问题。当前的研究虽然已经意识到地物的时序变化具有时空相关性，但并没能充分发挥这种时空关联作用，其处理过程还比较冗
余，既妨碍执行效率，也降低序列变化检测精度，进而影响输电工程植被破坏变化监测过程。


技术实现要素：

9.为解决现有技术中存在的问题，本发明提供了一种基于卫星遥感数据挖掘的植被破坏分析方法，所述方法包括：
10.获取输变电工程施工区域施工前的原始遥感影像和当前遥感影像；
11.基于原始遥感影像和当前遥感影像中像元的归一化植被指数分析原始遥感影像和当前遥感影像的裸土面积；
12.将当前遥感影像的裸土面积与原始遥感影像的裸土面积间的差作为输变电工程施工区域的植被破坏面积。
13.优选的，所述基于原始遥感影像和当前遥感影像中像元的归一化植被指数分析原始遥感影像和当前遥感影像的裸土面积，包括：
14.利用原始遥感影像/当前遥感影像中像元的归一化植被指数将原始遥感影像/当前遥感影像划分为高植被覆盖分区和低植被覆盖分区；
15.获取高/低植被覆盖分区中像元的归一化植被指数的累计直方图，并在累计直方图中选择累计频率分别为1％和99％时对应的归一化植被指数作为高/低植被覆盖分区的裸土纯净值和植被纯净值；
16.利用所述高/低植被覆盖分区的裸土纯净值和植被纯净值计算所述高/低植被覆盖分区中各像元的植被覆盖度；
17.利用所述高/低植被覆盖分区中各像元的植被覆盖度计算所述高/低植被覆盖分区中各像元的植被覆盖度改良指数；
18.基于所述高/低植被覆盖分区中各像元的植被覆盖度改良指数划分所述高/低植被覆盖分区中的裸土区域；
19.将高植被覆盖分区的裸土区域对应的面积和低植被覆盖分区的裸土区域对应的面积的和作为原始遥感影像/当前遥感影像的裸土面积。
20.优选的，所述利用原始遥感影像/当前遥感影像中像元的归一化植被指数将原始遥感影像/当前遥感影像划分为高植被覆盖分区和低植被覆盖分区，包括：
21.利用原始遥感影像/当前遥感影像的归一化植被指数计算原始遥感影像/当前遥感影像中各预设区域的第一纹理特征描述子；
22.若原始遥感影像/当前遥感影像中预设区域的第一纹理特征描述子大于第一预设值，则将该预设区域划分为第一高植被覆盖分区，否则，将该预设区域划分为第一低植被覆盖分区；
23.利用第一低植被覆盖分区的近红外波段计算原始遥感影像/当前遥感影像中各预设区域的第二纹理特征描述子，若第一低植被覆盖分区中预设区域的第二纹理特征描述子大于第二预设值，则将该预设区域划分为第二高植被覆盖分区，否则，将该预设区域划分为第二低植被覆盖分区；
24.将原始遥感影像/当前遥感影像中的第一高植被覆盖分区与第二高植被覆盖分区合并为原始遥感影像/当前遥感影像中的高植被覆盖分区，将所述第二低植被覆盖分区作
为原始遥感影像/当前遥感影像中的低植被覆盖分区。
25.优选的，所述高/低植被覆盖分区中各像元的植被覆盖度的计算式如下：
[0026][0027]
上式中，fvc为高/低植被覆盖分区中像元的植被覆盖度，ndvi为高/低植被覆盖分区中像元的归一化植被指数，ndvi
s
为高/低植被覆盖分区中像元的裸土纯净值，ndvi
v
为高/低植被覆盖分区中像元的植被纯净值。
[0028]
优选的，所述高/低植被覆盖分区中各像元的植被覆盖度改良指数的计算式如下：
[0029][0030]
上式中，εs和εv分别为纯净裸土和纯净植被的改良指数经验值，ε为高/低植被覆盖分区中像元的植被覆盖度改良指数。
[0031]
优选的，所述基于所述高/低植被覆盖分区中各像元的植被覆盖度改良指数划分所述高/低植被覆盖分区中的裸土区域，包括：
[0032]
基于所述高/低植被覆盖分区中各像元的植被覆盖度改良指数，利用预设阈值对所述高/低植被覆盖分区中各像元进行分割，得到所述高/低植被覆盖分区中裸土区域对应的像元；
[0033]
利用所述高/低植被覆盖分区中裸土区域对应的像元组成所述高/低植被覆盖分区中的裸土区域。
[0034]
优选的，所述基于原始遥感影像和当前遥感影像的归一化植被指数分析原始遥感影像和当前遥感影像的裸土面积之前，包括：
[0035]
对所述原始遥感影像和当前遥感影像进行预处理；
[0036]
其中，所述预处理至少包括下述之一：辐射校正、大气校正、影像镶嵌、去云处理、影像配准、影像裁剪处理。
[0037]
优选的，所述原始遥感影像/当前遥感影像中像元的归一化植被指数的计算式如下：
[0038]
ndvi＝(b
nir
‑
b
red
)/(b
nir
b
red
)
[0039]
上式中，ndvi为原始遥感影像/当前遥感影像中像元的归一化植被指数，b
nir
为原始遥感影像/当前遥感影像中像元的近红外波段，b
red
为原始遥感影像/当前遥感影像中像元的红波段。
[0040]
基于同一发明构思本发明还提供了一种基于卫星遥感数据挖掘的植被破坏分析系统，包括：
[0041]
影像获取模块，用于获取输变电工程施工区域施工前的原始遥感影像和当前遥感影像；
[0042]
裸土面积计算模块，用于基于原始遥感影像和当前遥感影像中像元的归一化植被指数分析原始遥感影像和当前遥感影像的裸土面积；
[0043]
破坏计算模块，用于将当前遥感影像的裸土面积与原始遥感影像的裸土面积间的
差作为输变电工程施工区域的植被破坏面积。
[0044]
优选的，所述裸土面积计算模块，包括：
[0045]
第一划分子模块，用于利用原始遥感影像/当前遥感影像中像元的归一化植被指数将原始遥感影像/当前遥感影像划分为高植被覆盖分区和低植被覆盖分区；
[0046]
纯净值计算子模块，用于获取高/低植被覆盖分区中像元的归一化植被指数的累计直方图，并在累计直方图中选择累计频率分别为1％和99％时对应的归一化植被指数作为高/低植被覆盖分区的裸土纯净值和植被纯净值；
[0047]
覆盖度计算子模块，用于利用所述高/低植被覆盖分区的裸土纯净值和植被纯净值计算所述高/低植被覆盖分区中各像元的植被覆盖度；
[0048]
改良指数计算子模块，用于利用所述高/低植被覆盖分区中各像元的植被覆盖度计算所述高/低植被覆盖分区中各像元的植被覆盖度改良指数；
[0049]
第二划分子模块，用于基于所述高/低植被覆盖分区中各像元的植被覆盖度改良指数划分所述高/低植被覆盖分区中的裸土区域；
[0050]
裸土面积计算子模块，用于将高植被覆盖分区的裸土区域对应的面积和低植被覆盖分区的裸土区域对应的面积的和作为原始遥感影像/当前遥感影像的裸土面积。
[0051]
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
[0052]
1、本发明提供了一种基于卫星遥感数据挖掘的植被破坏分析方法及系统，包括：获取输变电工程施工区域施工前的原始遥感影像和当前遥感影像；基于原始遥感影像和当前遥感影像中像元的归一化植被指数分析原始遥感影像和当前遥感影像的裸土面积；将当前遥感影像的裸土面积与原始遥感影像的裸土面积间的差作为输变电工程施工区域的植被破坏面积，本发明基于遥感影像中像元的归一化植被指数分析遥感影像的裸土面积排除了土壤、季相、传感器差异等因素的干扰，提高了植被破坏变化监测的精度。
[0053]
2、本发明提供的技术方案基于对高植被覆盖分区和低值被覆盖分区，依据每个分区内计算得到的裸土纯净值和植被纯净值计算每个分区内的植被覆盖度，与传统的所有区域均使用统一的裸土纯净值和植被纯净值，不考虑区域内土壤、季相、传感器差异，导致各个区域植被覆盖度计算存在误差，本技术方案提高了植被覆盖度的精度。
附图说明
[0054]
图1为本发明的一种基于卫星遥感数据挖掘的植被破坏分析方法流程图；
[0055]
图2为本发明的基于改良指数的输电工程裸土提取方法；
[0056]
图3(a)实施例中某输电线路区段建设过程某一时刻的植被覆盖图；
[0057]
图3(b)为本发明的实施例中某输电线路区段建设过程某一时刻的非植被用地被标注后的图；
[0058]
图4为本发明的实施例中某输电线路区段建设过程不同时刻的植被破坏情况。
具体实施方式
[0059]
考虑到输电工程植被破坏的遥感监测研究还比较少，针对当前工作所面临的问题，结合多源遥感数据现有积累和遥感时间序列变化检测理论已取得较多成果，本发明提出了一种基于卫星遥感数据挖掘的植被破坏分析方法，使其既能监测研究区内的输电工程
建设工地的植被破坏面积，也能及时发现并监测新输电工程建设工地。
[0060]
一方面，针对当前存在的多源遥感数据一致性差问题，本文将对ndvi进行修正，以在一定程度上有效改善不同时相的数据一致性，进而减少变化检测结果的“伪变化”噪声，提高输电工程植被破坏卫星遥感变化监测的有效性和准确性。
[0061]
另一方面，针对当前存在的时空相关性顾及程度不足问题，本文将以遥感时间序列变化检测整体法的相关理论为基础，提出更优的输电工程植被破坏变化监测方案，以充分考虑时序数据的时空相关性，降低处理过程的冗余度，提高变化监测的效率和精度，并将最终得到的序列变化信息用于辅助输电工程植被破坏的管控和审计过程。
[0062]
实施例1：
[0063]
本发明提供了一种基于卫星遥感数据挖掘的植被破坏分析方法，如图1所示，所述方法包括：
[0064]
步骤1：获取输变电工程施工区域施工前的原始遥感影像和当前遥感影像；
[0065]
步骤2：基于原始遥感影像和当前遥感影像中像元的归一化植被指数分析原始遥感影像和当前遥感影像的裸土面积；
[0066]
步骤3：将当前遥感影像的裸土面积与原始遥感影像的裸土面积间的差作为输变电工程施工区域的植被破坏面积。
[0067]
其中，步骤1：获取输变电工程施工区域施工前的原始遥感影像和当前遥感影像，具体包括：
[0068]
1、多时相多源遥感数据的采集与处理
[0069]
输电线路建设过程时间跨度大，受天气、卫星回归周期等条件制约，目前很难从单一数据源中采集到足够数量的时相数据以满足长期监测的需要，利用多源遥感数据的互补性，可以更加有效地完成长期监测的数据采集工作。
[0070]
(1)充分利用国内外遥感卫星，每隔30天获取一次卫星遥感影像，遥感影像分辨率为0.8m
‑
2m。假设针对任意输变电工程，从输变电工程启动建设开始至竣工验收，共获取了n次卫星遥感影像，记作i＝{i1,i2,i3,
…
,i
n
}。其中，第一时相是输电工程启动建设前采集到的首个可用的时相，一般落在输电工程启动建设前的一个月内，这里将输电工程启动建设前采集到的首个可用的时相的遥感影像作为输电电工程施工区域施工前的原始遥感影像。
[0071]
(2)得到原始遥感影像后，利用现有软件依次完成辐射校正、大气校正、影像镶嵌、去云处理、影像配准、影像裁剪步骤，得到指定输电线路的卫星遥感影像高级产品img＝{img1,img2,img3,
…
,img
n
}。
[0072]
步骤2：基于原始遥感影像和当前遥感影像中像元的归一化植被指数分析原始遥感影像和当前遥感影像的裸土面积，具体内容如下：
[0073]
2、计算改进的输电工程裸地(非植被区)变化指数，并提取裸地(非植被覆盖区)
[0074]
针对1节得到的第一个时相的卫星遥感影像高级产品img＝{img1,img2,img3,
…
,img
n
}，从四个步骤计算改良输电工程植被破坏变化的指数。
[0075]
(i)纹理特征计算
[0076]
按照现有公式计算ndvi(ndvi＝(b
nir
‑
b
red
)/(b
nir
b
red
)，b
nir
表示近红外波段，b
red
表示红波段)，得到输电线路ndvi影像img
ndvi
＝＝{img
ndvi1
,img
ndvi2
,img
ndvi3
,
…
,img
ndvin
}。该影像尺寸和像元数量与输电线路的卫星遥感影像高级产品一致。换而言之，就是输电线
路的卫星遥感影像高级产品中每一个像元计算得到一个ndvi，形成每个时期的输电线路ndvi影像img
ndvi
＝{img
ndvi1
,img
ndvi2
,img
ndvi3
,
…
,img
ndvin
}。
[0077]
(2)针对输电线路ndvi影像img
ndvii
(i＝1,2,3,
…
,n)，分别计算mean纹理描述子，设定一个阈值(本专利设置为0.7
‑
0.9)，分离裸土(建筑工地)分布较少的高植被覆盖区img
high
＝{img
high1
,img
high2
,img
high3
,
…
,img
highn
}。
[0078]
(3)将输电线路ndvi影像img
ndvi
除去裸土(建筑工地)分布较少的高植被覆盖区img
high
，得到剩下的区域img
oth
＝{img
oth1
,img
oth2
,img
oth3
,
…
,img
othn
}。
[0079]
(4)针对img
othi
(i＝1,2,3,
…
,n)，利用近红外波段和现有商业软件计算asm纹理描述子，设定1个或1个以上阈值，分离裸土(建筑工地)分布较多的高植被覆盖区img
othhigh
和低植被覆盖区img
othlow
。
[0080]
(5)然后，将裸土(建筑工地)分布较少和裸土(建筑工地)分布较多的高植被覆盖区(即img
high
和img
othhigh
)合并成1个高植被覆盖分区img
veg
。
[0081]
(6)通过上述步骤，将输电线路ndvi影像和输电线路的卫星遥感影像高级产品划分为一个以植被为主导因子的高植被覆盖分区img
veg
和1个或1个以上以土壤为主导因子的低植被覆盖分区img
othlow
。
[0082]
(ii)统计ndvi纯净值
[0083]
自然表面被看作是由不同比例的植被叶冠和裸土组成的混合像元，在计算植被覆盖度fvc前，首先需要给定裸土纯净值ndvis和植被纯净值ndviv。这两个参数的确定具有重要意义，将直接影响植被覆盖度fvc的计算结果。在实际应用中因缺少大面积地表实测数据作为参考，很难从影像上获取到纯净像元值，所以通常结合ndvi统计直方图和给定置信区间进行取值。
[0084]
因此，本专利统计ndvi纯净值步骤如下：
[0085]
(1)针对任一基于输电线路ndvi影像img
ndvii
(i＝1,2,3,
…
,n)，得到ndvi累计直方图h
i
(i＝1,2,3,
…
,n)，将ndvi的值作为横坐标，ndvi出现的频率作为纵坐标构建ndvi累积直方图。
[0086]
(2)利用ndvi累计直方图，选择累计频率约为1％和99％时的ndvi值分别作为ndvi
si
(i＝1,2,3,
…
,n)和ndvi
vi
(i＝1,2,3,
…
,n)的值。
[0087]
(iii)计算植被覆盖度img
fvc
[0088]
根据像元二分模型的原理，利用公式(1)计算每个像元的植被覆盖度fvc，得到植被覆盖度fvc影像img
fvc
＝{img
fvc1
,img
fvc2
,img
fvc3
,
…
,img
fvcn
}。
[0089][0090]
(iv)计算改良指数ε影像img
ε
[0091]
利用公式(1)计算每个像元的改良指数ε，得到改良指数ε影像img
ε
＝{img
ε1
,img
ε2
,img
ε3
,
…
,img
εn
}。
[0092]
[0093]
εs和εv分别为纯净裸土和纯净植被的改良指数经验值。
[0094]
本专利选取经验值εs＝0.97215、εv＝0.986。
[0095]
(v)基于改良指数的输电工程裸土提取
[0096]
在上述基础上，选择合适的阈值对img
ε
进行阈值分割，获得每个时相卫星遥感影像高级产品img对应的输电工程裸土(非植被区)分布图img
re
＝{img
re1
,img
re2
,img
re3
,
…
,img
ren
}。其中，裸土(非植被区)对应像元值设置为1，植被区为0。
[0097]
3、计算任一时刻下的输电工程裸土(非植被区)面积
[0098]
针对任一时刻的img
rei
，统计得到输电工程裸土(非植被区)的像元个数num＝{num1,num2,num3,
…
,num
n
}。用输电工程裸土(非植被区)的像元个数乘以对应的影像分辨率res＝{res1,res2,res3,
…
,res
n
}，得到每个时刻的输电工程裸土(非植被区)面积area＝{area1,area2,area3,
…
,area
n
}。
[0099]
步骤3：将当前遥感影像的裸土面积与原始遥感影像的裸土面积间的差作为输变电工程施工区域的植被破坏面积，具体包括：
[0100]
4、定量判断输电工程植被破坏情况
[0101]
由于第一时相卫星遥感影像是输电工程启动建设前采集到，一般落在输电工程启动建设前的一个月内。因此，其他所有时刻的输电工程裸土(非植被区)面积减去第一时刻的卫星遥感影像监测到的输电工程裸土(非植被区)面积，得到输电工程植被破坏情况veg＝{0,veg1,veg2,
…
,veg
n
‑1}。
[0102]
若veg
i
>0(i＝1,2,3,
…
,n
‑
1)，说明第i 1时刻的输电工程存在植被破坏情况，结合img
rei 1
可以判断裸土(建筑工地等非植被区)具体分布情况。若veg
i
<＝0(i＝1,2,3,
…
,n
‑
1)，说明第i 1时刻的输电工程与工程启动前相比，不存在植被破坏情况。
[0103]
本发明的有益效果：
[0104]
本专利面向复杂环境下的输电工程植被保护监测审计需求，利用多时相卫星遥感影像，通过纹理特征分析和构建改进植被破坏指数的数据挖掘方法，将不同时间卫星遥感影像受大气、土壤等因素的影响降至最低，有效改善多时相数据的一致性。基于改良指数的输电工程植被破坏区域提取是一种高效、广域的输电工程植被破坏监测与审计方法，相比传统基于ndvi的滑坡提取法、基于最大似然的监督分类法、基于神经网络的监督分类法和基于支持向量机的监督分类法等数据挖掘方法，本专利能实现更高精度的输电工程植被破坏面积监测统计，尤其是针对地物要素较为复杂的输电工程。
[0105]
实施例2
[0106]
本专利发明的一种基于卫星遥感数据挖掘的植被破坏分析方法及系统，以改良指数作为输电工程裸土提取的指标，进一步提出了基于改良指数的输电工程裸土提取方法，如图2所示，包括：
[0107]
数据采集与常规处理：
[0108]
改良指数的计算；
[0109]
阈值分割。
[0110]
其中，数据采集与常规处理具体包括：
[0111]
1、输电线路建设过程时间跨度大，受天气、卫星回归周期等条件制约，目前很难从单一数据源中采集到足够数量的时相数据以满足长期监测的需要，利用多源遥感数据的互
补性，可以更加有效地完成长期监测的数据采集工作。
[0112]
(1)充分利用国内外遥感卫星，每隔30天获取一次卫星遥感影像，遥感影像分辨率为0.8m
‑
2m。假设针对任意输变电工程，从输变电工程启动建设开始至竣工验收，共获取了n次卫星遥感影像，记作i＝{i1,i2,i3,
…
,i
n
}。其中，第一时相是输电工程启动建设前采集到的首个可用的时相，一般落在输电工程启动建设前的一个月内，这里将输电工程启动建设前采集到的首个可用的时相的遥感影像作为输电工程施工区域施工前的原始遥感影像。
[0113]
(2)得到原始遥感影像后，利用现有软件依次完成辐射校正、大气校正、影像镶嵌、去云处理、影像配准、影像裁剪步骤，得到指定输电线路的卫星遥感影像高级产品img＝{img1,img2,img3,
…
,img
n
}。
[0114]
改良指数的计算具体包括：
[0115]
2、计算改进的输电工程裸地(非植被区)变化指数
[0116]
针对1节得到的第一个时相的卫星遥感影像高级产品img＝{img1,img2,img3,
…
,img
n
}，从四个步骤计算改良输电工程植被破坏变化的指数。
[0117]
(i)纹理特征计算
[0118]
按照现有公式计算ndvi(ndvi＝(b
nir
‑
b
red
)/(b
nir
b
red
)，b
nir
表示近红外波段，b
red
表示红波段)，得到输电线路ndvi影像img
ndvi
＝＝{img
ndvi1
,img
ndvi2
,img
ndvi3
,
…
,img
ndvin
}。该影像尺寸和像元数量与输电线路的卫星遥感影像高级产品一致。换而言之，就是输电线路的卫星遥感影像高级产品中每一个像元计算得到一个ndvi，形成每个时期的输电线路ndvi影像img
ndvi
＝{img
ndvi1
,img
ndvi2
,img
ndvi3
,
…
,img
ndvin
}。
[0119]
(2)针对输电线路ndvi影像img
ndvii
(i＝1,2,3,
…
,n)，分别计算mean纹理描述子，设定一个阈值(本专利设置为0.7
‑
0.9)，分离裸土(建筑工地)分布较少的高植被覆盖区img
high
＝{img
high1
,img
high2
,img
high3
,
…
,img
highn
}。
[0120]
(3)将输电线路ndvi影像img
ndvi
除去裸土(建筑工地)分布较少的高植被覆盖区img
high
，得到剩下的区域img
oth
＝{img
oth1
,img
oth2
,img
oth3
,
…
,img
othn
}。
[0121]
(4)针对img
othi
(i＝1,2,3,
…
,n)，利用近红外波段和现有商业软件计算asm纹理描述子，设定1个或1个以上阈值，分离裸土(建筑工地)分布较多的高植被覆盖区img
othhigh
和低植被覆盖区img
othlow
。
[0122]
(5)然后，将裸土(建筑工地)分布较少和裸土(建筑工地)分布较多的高植被覆盖区(即img
high
和img
othhigh
)合并成1个高植被覆盖分区img
veg
。
[0123]
(6)通过上述步骤，将输电线路ndvi影像和输电线路的卫星遥感影像高级产品划分为一个以植被为主导因子的高植被覆盖分区img
veg
和1个或1个以上以土壤为主导因子的低植被覆盖分区img
othlow
。
[0124]
(ii)统计ndvi纯净值
[0125]
自然表面被看作是由不同比例的植被叶冠和裸土组成的混合像元，在计算植被覆盖度fvc前，首先需要给定裸土纯净值ndvis和植被纯净值ndviv。这两个参数的确定具有重要意义，将直接影响植被覆盖度fvc的计算结果。在实际应用中因缺少大面积地表实测数据作为参考，很难从影像上获取到纯净像元值，所以通常结合ndvi统计直方图和给定置信区间进行取值。
[0126]
因此，本专利统计ndvi纯净值步骤如下：
[0127]
(1)针对任一基于输电线路ndvi影像img
ndvii
(i＝1,2,3,
…
,n)，得到ndvi累计直方图h
i
(i＝1,2,3,
…
,n)，将ndvi的值作为横坐标，ndvi出现的频率作为纵坐标构建ndvi累积直方图。
[0128]
(2)利用ndvi累计直方图，选择累计频率约为1％和99％时的ndvi值分别作为ndvi
si
(i＝1,2,3,
…
,n)和ndvi
vi
(i＝1,2,3,
…
,n)的值。
[0129]
(iii)计算植被覆盖度img
fvc
[0130]
根据像元二分模型的原理，利用公式(1)计算每个像元的植被覆盖度fvc，得到植被覆盖度fvc影像img
fvc
＝{img
fvc1
,img
fvc2
,img
fvc3
,
…
,img
fvcn
}。
[0131][0132]
(iv)计算改良指数ε影像img
ε
[0133]
利用公式(1)计算每个像元的改良指数ε，得到改良指数ε影像img
ε
＝{img
ε1
,img
ε2
,img
ε3
,
…
,img
εn
}。
[0134][0135]
εs和εv分别为纯净裸土和纯净植被的改良指数经验值。
[0136]
本专利选取经验值εs＝0.97215、εv＝0.986。
[0137]
阈值分割具体包括：
[0138]
在上述基础上，选择合适的阈值对img
ε
进行阈值分割，获得每个时相卫星遥感影像高级产品img对应的输电工程裸土(非植被区)分布图img
re
＝{img
re1
,img
re2
,img
re3
,
…
,img
ren
}。其中，裸土(非植被区)对应像元值设置为1，植被区为0。
[0139]
3、计算任一时刻下的输电工程裸土(非植被区)面积
[0140]
针对任一时刻的img
rei
，统计得到输电工程裸土(非植被区)的像元个数num＝{num1,num2,num3,
…
,num
n
}。用输电工程裸土(非植被区)的像元个数乘以对应的影像分辨率res＝{res1,res2,res3,
…
,res
n
}，得到每个时刻的输电工程裸土(非植被区)面积area＝{area1,area2,area3,
…
,area
n
}。
[0141]
由于第一时相卫星遥感影像是输电工程启动建设前采集到，一般落在输电工程启动建设前的一个月内。因此，其他所有时刻的输电工程裸土(非植被区)面积减去第一时刻的卫星遥感影像监测到的输电工程裸土(非植被区)面积，得到输电工程植被破坏情况veg＝{0,veg1,veg2,
…
,veg
n
‑1}。
[0142]
若veg
i
>0(i＝1,2,3,
…
,n
‑
1)，说明第i 1时刻的输电工程存在植被破坏情况，结合img
rei 1
可以判断裸土(建筑工地等非植被区)具体分布情况。若veg
i
<＝0(i＝1,2,3,
…
,n
‑
1)，说明第i 1时刻的输电工程与工程启动前相比，不存在植被破坏情况。
[0143]
针对某输电线路区段建设过程中植被破坏情况进行测试。针对2010年5月1日获取的卫星遥感影像如图3(a)所示，利用本专利方法提取出非植被用地如图3(b)中黑色区域所示，定量计算出面积为15611.375平方米。同时，针对该输电线路区段建设过程的不同时刻，可利用本专利方法提取植被破坏分布结果，如图4所示，2010年5月1日、2012年11月11日和
2015年8月02日这三个时间拍摄的照片来看，在三幅图片中用相同的框将相同位置框起来，以便于进行裸土面积覆盖对比，从2015年8月02日的图片中可以看出裸土覆盖面积相比于2010年5月01日的照片只剩一个小方块框起的地方，植被覆盖度较高，裸土面积较少，植被无破坏。
[0144]
(1)本专利首次利用多源卫星遥感影像开展输电工程植被破坏情况定量监测与审计，为输电工程植被破坏情况监管提供一种高效、客观、广域的方法。
[0145]
(2)利用纹理特征分析将地物要素复杂的研究区划分为地物要素相对简单的多个局部分区，有利于提高输电线路(杆塔和非杆塔周围)的植被破坏情况计算效率。
[0146]
(3)本专利对不同土壤复杂度下的ndvi进行不同程度的修正，使获得的改良指数具有较好的数据一致性，一定程度上解决了多源遥感数据一致性差的问题。
[0147]
(4)本文提出了基于改良指数的输电工程植被破坏区域(裸土等非植被覆盖区)提取方法，它比传统直接进行卫星遥感变化监测等方法更为有效，尤其是小范围裸土等非植被覆盖区提取。
[0148]
实施例3
[0149]
基于同一发明构思的本发明还提供了一种基于卫星遥感数据挖掘的植被破坏分析系统，包括：
[0150]
影像获取模块，用于获取输变电工程施工区域施工前的原始遥感影像和当前遥感影像；
[0151]
裸土面积计算模块，用于基于原始遥感影像和当前遥感影像中像元的归一化植被指数分析原始遥感影像和当前遥感影像的裸土面积；
[0152]
破坏计算模块，用于将当前遥感影像的裸土面积与原始遥感影像的裸土面积间的差作为输变电工程施工区域的植被破坏面积。
[0153]
优选的，所述裸土面积计算模块，包括：
[0154]
第一划分子模块，用于利用原始遥感影像/当前遥感影像中像元的归一化植被指数将原始遥感影像/当前遥感影像划分为高植被覆盖分区和低植被覆盖分区；
[0155]
纯净值计算子模块，用于获取高/低植被覆盖分区中像元的归一化植被指数的累计直方图，并在累计直方图中选择累计频率分别为1％和99％时对应的归一化植被指数作为高/低植被覆盖分区的裸土纯净值和植被纯净值；
[0156]
覆盖度计算子模块，用于利用所述高/低植被覆盖分区的裸土纯净值和植被纯净值计算所述高/低植被覆盖分区中各像元的植被覆盖度；
[0157]
改良指数计算子模块，用于利用所述高/低植被覆盖分区中各像元的植被覆盖度计算所述高/低植被覆盖分区中各像元的植被覆盖度改良指数；
[0158]
第二划分子模块，用于基于所述高/低植被覆盖分区中各像元的植被覆盖度改良指数划分所述高/低植被覆盖分区中的裸土区域；
[0159]
裸土面积计算子模块，用于将高植被覆盖分区的裸土区域对应的面积和低植被覆盖分区的裸土区域对应的面积的和作为原始遥感影像/当前遥感影像的裸土面积。
[0160]
优选的，第一划分子模块包括：
[0161]
第一计算单元，用于利用原始遥感影像/当前遥感影像的归一化植被指数计算原始遥感影像/当前遥感影像中各预设区域的第一纹理特征描述子；
[0162]
第一判断划分单元，用于若原始遥感影像/当前遥感影像中预设区域的第一纹理特征描述子大于第一预设值，则将该预设区域划分为第一高植被覆盖分区，否则，将该预设区域划分为第一低植被覆盖分区；
[0163]
第二计算单元，用于利用原始遥感影像/当前遥感影像的近红外波段计算原始遥感影像/当前遥感影像中各预设区域的第二纹理特征描述子
[0164]
第二判断划分单元，用于若原始遥感影像/当前遥感影像中预设区域的第二纹理特征描述子大于第二预设值，则将该预设区域划分为第二高植被覆盖分区，否则，将该预设区域划分为第二低植被覆盖分区；
[0165]
合并单元，用于将原始遥感影像/当前遥感影像中的第一高植被覆盖分区与第二高植被覆盖分区合并为原始遥感影像/当前遥感影像中的高植被覆盖分区，将原始遥感影像/当前遥感影像中的第一低植被覆盖分区与第二低植被覆盖分区合并为原始遥感影像/当前遥感影像中的低植被覆盖分区。
[0166]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd
‑
rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0167]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0168]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0169]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0170]
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。