一种农田防护林林带年龄遥感识别方法

技术领域

本发明涉及农田防护林遥感信息提取技术领域，具体为一种农田防护林林带年龄遥感识别方法。

背景技术

树龄的遥感估算目前主要基于两种方式获取：一是基于其与胸径、树高、年轮等林木结构参数的统计关系间接获取，其中树高的遥感识别应用较为广泛，主要利用无人机高分影像、激光雷达点云数据以及地面实测数据为主要信息源，通过信息提取方法对树高等参数进行识别；二是基于光学、微波遥感影像结合野外实测数据，通过建立树龄与影像光谱、纹理等信息的统计关系来进行识别。

现有的农田防护林林带年龄遥感识别方法存在数据处理复杂、处理效率较慢，难以更新农田防护林林带年龄，无法满足农田防护林的经营管理需求的缺点。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种农田防护林林带年龄遥感识别方法，具备方便处理数据，利于推广，计算树龄的精度相对更为准确等优点，解决了上述背景技术提出的问题。

(二)技术方案

为实现上述方便处理数据，利于推广，计算树龄的精度相对准确的目的，本发明提供如下技术方案：

本发明要解决的另一技术问题是提供一种农田防护林林带年龄遥感识别方法，包括以下步骤：

1)农田防护林信息提取与NDVI指标计算：选择符合条件的预监测年份的中高分辨率遥感影像，对遥感影像进行几何校正、辐射校正等预处理。利用目视解译或计算机分类方法，以林带为单位，提取农田防护林矢量信息，每条林带以线性矢量数据表示，并赋予唯一标识号，选择归一化植被指数(NDVI)作为表征农田防护林林带生长状态的指标。

2)单时相农田防护林生长状态监测：选取不同年龄的农田防护林林带，并提取林带对应影像位置的NDVI指标值，考虑大于林带平均NDVI值部分的NDVI值作为该林带生长阶段的指示因子，分析不同树龄NDVI的变化。

3)农田防护林林带生长过程模拟：农田防护林生长的三个阶段：一、农田防护林带首次建设过程：在开始阶段没有农田防护林，在林带建成之后，由幼林向成林逐渐变化；二、农田防护林及时更新过程：在已有农田防护林砍伐以后，同时更新，更新后农田防护林由幼林向成林逐渐变化；三、农田防护林未及时更新过程：在已有农田防护林砍伐以后，经过一段时期后才完成更新，更新后农田防护林由幼林向成林逐渐变化。

4)时间序列农田防护林生长过程遥感监测：求算各期影像NDVI值，利用农田防护林矢量数据提取各林带NDVI指标，采用阈值法将每期林带划分为：0—无林、1—幼林和2—成林三种生长状态，制定规则对各期数据进行补充和完善，对影像缺失年份林带生长状态预测。

5)农田防护林林带年龄遥感识别：确定监测周期，如果监测区域各年份遥感影像均可满足监测条件，或仅有极少数不满足，可选择逐年监测；其次可选择两年监测周期。但监测周期越长，误差相对就会较大。从农田防护林生长状态的遥感识别能力判断，1年或2年的监测周期较为合理。

优选的，所述步骤1)中遥感影像应选择空间分辨率不低于30m的中高分辨率遥感影像，选择归一化植被指数(NDVI)作为表征农田防护林林带生长状态的指标，其计算公式为：NDVI＝(band 1-band 2)/(band 1+band 2)，其中，band 1为遥感影像近红外波段的反射率值，band 2为红波段的反射率值。

优选的，所述步骤2)中单期多光谱影像准确识别林带年龄的能力有限，但一般而言，一般种植1-2年的农田防护林林带由于植被特征不明显，在多光谱影像中与裸土相似，与其他林带区别明显；种植3-6年林带光谱特征相似，与7年以上林带有较明显差别，7年以上林带光谱特征植被特征更为明显。因此，通过设定阈值，从遥感识别能力考虑，将农田防护林分为三类：无农田防护林、幼林和成林。

优选的，所述步骤3)中农田防护林的生长发育过程遵循如下三个阶段：0—无农田防护林期：在农田防护林的种植初期，遥感影像较难观测到农田防护林的存在，这个时期一般为2年；1—幼林期：农田防护林生长到一定阶段后，遥感可以监测到，但是并不明显，这个时期一般为4年；2—成林期：当农田防护林的年龄较大时，在遥感影像中的特征就较为明显，农田防护林可以较易识别，这个时期一般在农田防护林年龄为7年以后。

优选的，所述步骤4)中的制定规则为以下规则：一、如果有云层的影响，有的农田防护林可能会误判为0；也有的长势较差的成熟林会误判为幼林；因此假设生长状态判定为成熟林的精度最高，以其为标准对其他状态进行修正；二、生长状态为1的上一个时段不能为2，因为成林不可能变为幼林，中间必须有生长状态为0的阶段，此种情况可能是因为成林出现衰退或者受薄云影响，此时把1修订为2；三、生长状态为2的上个时段不能为0，因为无农田防护林不能直接变为成林，中间必须有生长状态为1的阶段，此种情况可能是有云的影响，此时把0修订为1。

(三)有益效果

与现有技术相比，本发明提供了一种农田防护林林带年龄遥感识别方法，具备以下有益效果：

该农田防护林林带年龄遥感识别方法，通过利用时间序列分析方法监测农田防护林生长过程，可实现农田防护林林带年龄的遥感识别，能够从区域范围快速、准确的获取和更新农田防护林林带年龄，为农田防护林经营阶段的划分提供依据，更有助于进行农田防护林精准经营和管理。

附图说明

图1为本发明提出的一种农田防护林林带年龄遥感识别方法的基于2年监测周期的林带年龄遥感判定规则图；

图2为本发明提出的一种农田防护林林带年龄遥感识别方法的农田防护林三段式生长模式图。

具体实施方式

下面将结合本发明的实施例，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做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。

实施例：一种农田防护林林带年龄遥感识别方法，包括以下步骤：

步骤一：农田防护林信息提取与NDVI指标计算：

农田防护林信息提取与NDVI指标计算：选择符合条件的预监测年份的中高分辨率遥感影像，对遥感影像进行几何校正、辐射校正等预处理。利用目视解译或计算机分类方法，以林带为单位，提取农田防护林矢量信息，每条林带以线性矢量数据表示，并赋予唯一标识号，选择归一化植被指数(NDVI)作为表征农田防护林林带生长状态的指标。其计算公式为：

NDVI＝(band 1-band 2)/(band 1+band 2) (1)

其中，band 1为遥感影像近红外波段的反射率值，band 2为红波段的反射率值。

步骤二：单时相农田防护林生长状态监测：

通过实地调查，选取不同年龄的农田防护林林带，并提取林带对应影像位置的NDVI指标值。理想情况下，一条林带的NDVI值虽有所波动，但应该稳定于某一NDVI值左右，但在实际情况中，由于林带病虫害、砍伐等原因，造成林带出现断口或保存率降低。对于一条农田防护林林带，最能反映该林带年龄的应是其较完整的部分，对于不完整的部分，在农田防护林年龄结构的研究中应排除。对此，在林带对应NDVI值计算过程中，仅考虑大于林带平均NDVI值部分的NDVI值作为该林带生长阶段的指示因子。以优化后的NDVI作为指标，分析不同树龄NDVI的变化。单期多光谱影像准确识别林带年龄的能力有限，但一般而言，一般种植1-2年的农田防护林林带由于植被特征不明显，在多光谱影像中与裸土相似，与其他林带区别明显；种植3-6年林带光谱特征相似，与7年以上林带有较明显差别，7年以上林带光谱特征植被特征更为明显。因此，通过设定阈值，从遥感识别能力考虑，将农田防护林分为三类：无农田防护林、幼林和成林。

步骤三：农田防护林林带生长过程模拟：

依据农田防护林生长的三个阶段，在农田防护林经营建设过程中，可能存在三种情况：(1)农田防护林带首次建设过程：在开始阶段没有农田防护林，在林带建成之后，由幼林向成林逐渐变化；(2)农田防护林及时更新过程：在已有农田防护林砍伐以后，同时更新，更新后农田防护林由幼林向成林逐渐变化；(3)农田防护林未及时更新过程：在已有农田防护林砍伐以后，经过一段时期后才完成更新，更新后农田防护林由幼林向成林逐渐变化。在以上三种情况中，只要农田防护林林带开始种植，农田防护林的生长发育过程遵循如下三个阶段：0—无农田防护林期：在农田防护林的种植初期，遥感影像较难观测到农田防护林的存在，这个时期一般为2年；1—幼林期：农田防护林生长到一定阶段后，遥感可以监测到，但是并不明显，这个时期一般为4年；2—成林期：当农田防护林的年龄较大时，在遥感影像中的特征就较为明显，农田防护林可以较易识别，这个时期一般在农田防护林年龄为7年以后。据此模拟出农田防护林林带的三段式生长模式(图2)。

步骤四：时间序列农田防护林生长过程遥感监测：

(1)各期农田防护林生长状态划分：

收集各年份监测区域符合条件的遥感影像，以步骤一中校正后的遥感影像为标准，进行图像几何精校正处理。运用公式(1)求算各期影像NDVI值，并对各林带NDVI值进行优化，选择优化后的NDVI值作为各林带各年份生长状态的划分指标。采用阈值法将每期林带划分为：0—无林、1—幼林和2—成林三种生长状态。

(2)林带生长状态划分结果的修订

农田防护林林带生长模式是理想状态，实际应用中可能会受到其他因素，如云层、林带长势差异等因素影响，造成农田防护林林带生长模式的模拟出现偏差。因此，针对云层影响等问题，制定以下规则对各期数据进行补充和完善：

如果有云层的影响，有的农田防护林可能会误判为0；也有的长势较差的成熟林会误判为幼林；因此假设生长状态判定为成熟林的精度最高，以其为标准对其他状态进行修正；

生长状态为1的上一个时段不能为2，因为成林不可能变为幼林，中间必须有生长状态为0的阶段，此种情况可能是因为成林出现衰退或者受薄云影响，此时把1修订为2；

生长状态为2的上个时段不能为0，因为无农田防护林不能直接变为成林，中间必须有生长状态为1的阶段，此种情况可能是有云的影响，此时把0修订为1。

(3)影像缺失年份林带生长状态预测：由于对影像的时相要求较高，会出现某些年份遥感影像无法获取的情况，此时应根据农田防护林的生长模式对缺失的年份进行预测。预测结果如表1：

表1影像缺失年份林带生长状态预测

步骤五：农田防护林林带年龄遥感识别

根据遥感影像获取情况，确定监测周期：如果监测区域各年份遥感影像均可满足监测条件，或仅有极少数不满足，可选择逐年监测；其次可选择两年监测周期。监测周期越长，误差相对就会较大。以2年为监测周期为例，根据农田防护林林带三段式生长模式，制定监测区域农田防护林林带年龄的遥感判定规则如图2所示(其他监测周期类似)，可实现基于时间序列的农田防护林年龄结构的遥感识别。目前可获取的30m以上中高分辨率遥感影像可追溯至20世纪80年代，因此截至2020年，基于此方法可识别的林带年龄可达40年以上。

本发明的有益效果是：本方法实现了农田防护林林带年龄的遥感识别，能够从区域范围快速、准确的获取和更新农田防护林林带年龄，为农田防护林经营阶段的划分提供依据，更有助于进行农田防护林精准经营和管理.

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。