顾及局部特征的遥感生态环境的评价方法和存储介质与流程

技术特征：
1.一种顾及局部特征的遥感生态环境的评价方法，其特征在于，包括：获取生态环境的遥感图像并预处理；从预处理后的所述遥感图像中计算提取生态环境因子；将所述生态环境因子进行归一化；基于熵权法，引入移动窗口，在所述移动窗口的范围内将归一化后的所述生态环境因子计算分配权重，得到所述生态环境因子的权重分布图；对所述权重分布图与归一化后的所述生态环境因子的值加权处理，构建表征遥感生态环境质量的评价指数；利用所述评价指数评价目标地区的生态环境状况。2.如权利要求1所述的评价方法，其特征在于，将所述生态环境因子进行归一化还包括：对一部分所述生态环境因子进行正向归一化；对另一部分所述生态环境因子进行逆向归一化。3.如权利要求1所述的评价方法，其特征在于，所述生态环境因子包括绿度因子、湿度因子、干度因子和热度因子。4.如权利要求3所述的评价方法，其特征在于，所述计算提取生态环境因子包括：计算绿度因子，所述绿度因子的计算公式为：ndvi＝(ρ
nir
‑
ρ
red
)/(ρ
nir
ρ
red
)其中，ndvi为归一化植被指数，用来表示绿度因子值，ρ
nir
表示近红外波反射段，ρ
red
表示红光波段反射率。5.如权利要求3所述的评价方法，其特征在于，所述计算提取生态环境因子包括：计算湿度因子，所述湿度因子的计算公式为：wet
etm
＝a1ρ_blue a2ρ_green a3ρ_red a4ρ_nir
‑
a5ρ_mir1
‑
a6ρ_mir2,其中，wet
etm
为湿度因子的值，a1至a6分别为针对landsat
‑
8卫星波段的不同的计算常数，ρ
blue
、ρ
green
、ρ
red
、ρ
nir
、ρ
mir1
、ρ
mir2
分别表示影像对应的蓝、绿、红、近红外、短波红外1波段、短波红外2波段的反射率。6.如权利要求1所述的评价方法，其特征在于，预处理所述遥感图像包括：对所述遥感图像进行包括辐射定标、大气校正、异常值去除在内的预处理。7.如权利要求3所述的评价方法，其特征在于，所述计算提取生态环境因子包括：计算干度因子，所述干度因子的计算公式为：其中，si为裸土指数，ibi为建筑指数，ndbsi为归一化差分建立建筑指数。8.如权利要求3所述的评价方法，其特征在于，所述计算提取生态环境因子包括：采用大气校正法计算地表温度，根据辐射传输方程对所述地表温度进行反演，从而获得热度因子。9.如权利要求1所述的评价方法，其特征在于，所述将归一化后的所述生态环境因子计算分配权重还包括：将计算得到的生态环境因子的权重值作为中心像元的权重值。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时用于实现如权利要求1
‑
9任一所述的一种顾及局部特征的遥感生态环境评价指数的方法。

技术总结
本发明提供了一种顾及局部特征的遥感生态环境的评价方法及存储介质，方法包括获取生态环境的遥感图像并预处理；从预处理后的遥感图像中计算提取生态环境因子；将生态环境因子进行归一化；基于熵权法，引入移动窗口，在移动窗口的范围内将归一化后的生态环境因子计算分配权重，得到生态环境因子的权重分布图；对权重分布图与归一化后的生态环境因子的值加权处理，构建表征遥感生态环境质量的评价指数；利用评价指数评价目标地区的生态环境状况。该方法充分考虑目标区域的局部特征，即各类地物的相互空间关系以及水体对区域环境的生态效益，将水体纳入生态评价范围，能更为准确、真实的量化区域生态环境特征。真实的量化区域生态环境特征。真实的量化区域生态环境特征。


技术研发人员：陈涛 王紫薇 朱冬雨 高筱
受保护的技术使用者：中国地质大学（武汉）
技术研发日：2021.09.28
技术公布日：2021/12/16