基于红外光谱的植被与非植被识别方法

技术领域

本发明涉及自然生态环境的检测领域，更具体地说，它涉及一种基于红外光谱的植被与非植被识别方法。

背景技术

植被是联接土壤、大气和水分的自然“纽带”，是陆地生态系统的基础，同时也是人类赖以生存的自然环境条件，它在陆地表面的能量交换过程、生物地球化学循环过程和水文循环过程中扮演着重要的角色。区分植被与非植被有助于计算植被覆盖度，研究土地利用状况。此外，在某些领域从植被群体中辨识绿色人工伪装物有着重要的应用价值。

廖小露等以“类内密度最大，类间距离最大”为原则，对挑选的可见光和近红外波段，使用改进的投影寻踪方法区分绿色植被和道路、土壤等非植被，但该技术需要的光谱波段多，达8个，增加了技术的应用成本，同时该技术未涉及人工绿色伪装植被的区分（廖小露, 刘嘉, 周兴霞. 地空同步试验高光谱影像特征提取与分类[J]. 国土资源遥感,2019,31(03): 65-71）。刘志明等将780～1300nm“近红外高原”的反射光谱压缩转换到380～780nm可见光范围内，然后成像，通过颜色的变化区分植被与绿色伪装涂料，但该技术需要的光谱波段过多，达260个以上，（刘志明, 胡碧茹, 吴文健, 等. 高光谱探测绿色涂料伪装的光谱成像研究[J]. 光子学报, 2009,38(04): 885-890）。

为解决上述在植被与非植被分类时，光谱波段过多，或无法识别人工绿色伪装植被的缺陷，发明了基于红外光谱的植被与非植被识别方法。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种解决上述问题的基于红外光谱的植被与非植被识别方法，依据近红外反射光谱（或吸收光谱）与物质含量和结构有关的特性，通过获取特定波段内近红外光谱反射率数据，构建基于红外光谱的植被与非植被识别方法。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

基于红外光谱的植被与非植被识别方法，

（一）测量目标物的光谱反射率，计算

（二）计算识别指数

（三）识别植被与非植被，当

本发明有益效果：

本发明构建的指数基于反射光谱的形状识别植被与非植被，适用于复杂条件下植被与非植被的识别，区分准确，且植被中的红叶植物、植物的花仍可被准确的区分为植被，而人工绿色伪植被可准确的与植被区分开。本发明技术所需波段少，易于计算，使用方便。

附图说明

图1为9个植被和6个非植被的光谱反射率曲线；

图2为指数

具体实施方式

1.光谱数据采集

使用美国ASD公司（Analytical Spectral Devices）生产的Field Spec 4 地物光谱仪采集植被与非植被光谱反射率，光谱仪测量的波长范围为350nm～2500nm。测量的植被有9个：野豌豆（带花）、野豌豆（无花)、刺柏、海桐、麦冬、草坪、红花酢浆草（带花）、石楠（叶子为红色）、月季的红色花朵。测量的非植被有6个：大理石、水泥地、橡胶跑道、人造草坪、裸地（湿）、裸地（干）。植被与非植被的光谱反射率曲线见图1。

测量时间安排在无风或微风的晴天中午前后，测量的视场约为直径30cm的圆形区域，每个测量对象采集10次光谱数据，取均值。

2.构建植被与非植被的识别指数

分别计算15个地物950nm～1150nm、1500nm～1700nm、2100nm～2300nm这三个波段的光谱反射率平均值，表示为

（三）识别植被与非植被，当

15种地物的