【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像分析系统，具体涉及一种基于卫星遥感图像的林草覆盖率远程监测系统。
技术介绍
1、卫星遥感图像，是通过搭载在卫星平台上的遥感传感器捕获并传输回地面的地球表面信息的数据可视化结果。卫星遥感图像通过不同的光谱波段展现了地物的不同特性，图像中的每个像素都代表着地表的一个具体区域，而像素的灰度值或色彩则反映了该区域内地物的反射光谱特性。在卫星遥感图像中，我们可以看到不同类型的地物，如水体、植被、城市建筑和道路等，进而应用于农业监测、森林资源管理、灾害预警和城市规划等多个领域。随着遥感技术的不断进步，卫星遥感图像的分辨率也在不断提高，从最初的几十米到如今的亚米级，同时，多光谱、高光谱和雷达等不同类型的遥感传感器也为卫星遥感图像提供了更加丰富的信息来源。
2、通过卫星遥感图像来对区域进行林草覆盖率远程监测能够实现大范围地监测林草覆盖率的变化，从而对区域的绿化情况进行评估，并可以发现盗伐、火灾等危害森林安全的现象，而现有技术中的监测系统容易受区域内天气及大气环境影响，导致林草覆盖率的计算误差较大，且林草覆盖率监测的区域范围一般较广，而现有技术难以对其进行智能分区，直接监测所需的算力庞大，导致监测效率一般。
技术实现思路
1、针对现有技术所存在的上述缺点，本专利技术提供了一种基于卫星遥感图像的林草覆盖率远程监测系统，能够有效解决现有技术中监测系统对于林草覆盖率的计算准确度不佳且对林草覆盖率敏感变化监测效率一般的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技
3、本专利技术提供一种基于卫星遥感图像的林草覆盖率远程监测系统，至少包括：雷达遥感传感器与多光谱遥感传感器，还包括：图像采集模块、图像分析模块、重点标记模块、监测管制模块；
4、图像采集模块获取地面的雷达遥感图像，获取地面的光学遥感图像，设定监测区域，对雷达遥感图像和光学遥感图像的监测区域进行截取得到雷达监测图像和光学监测图像；
5、图像分析模块包括标准采集单元和图像处理单元，标准采集单元用于提取光学监测图像中的标准光学图像，图像处理单元提取最近获取的三幅标准光学图像并进行灰度处理得到第一标准灰度图、第二标准灰度图、第三标准灰度图，对三个标准灰度图中属于预设绿色灰度值区间的像素点所占比例进行分析，得到监测区域的林草覆盖率；
6、重点标记模块对第三标准灰度图进行分割得到多个正方形单位区域，根据正方形单位区域中属于绿色灰度值区间的像素点的所占比例以及其中心位置，将其标记为森林区域、森林区域的附属区域或零散区域，根据森林区域的运输距离参数、人员活跃参数、树木价值参数分析得到其区域价值参数，根据区域价值参数将森林区域及其附属区域标记为严管区域、重点区域或普通区域；
7、监测管制模块为严管区域、重点区域和普通区域进行监管级别划分并统一记作监控区域，根据监控级别设定不同的监控周期对监控区域进行火灾监控和砍伐监控。
8、进一步地，所述标准采集单元提取过程具体如下：
9、标准采集单元在监测区域均匀设置多个气象监测点位，定期获取监测区域的光学监测图像以及当时各个气象监测点位的气象数据，当同一光学监测图像中各个气象监测点位的气象数据均满足云量低于、大气透光率高于且太阳高度角位于区间范围[，]内时，将该光学监测图像记作标准光学图像，其中、、均为预设值，取决于当地的大气污染指数、纬度以及海拔，计算公式为，其中为常数预设值、和为预设权重系数、表示海拔高度、表示当地最近一个月内平均大气污染指数、表示纬度值，且与经过归一化处理。
10、进一步地，所述图像处理单元处理过程具体如下：
11、将每个标准灰度图中灰度值位于绿色灰度值区间内的像素点数量除以其像素点的总数，得到每个标准灰度图中的绿色占比值，分别记作第一绿色占比值、第二绿色占比值、第三绿色占比值，代入公式中进行计算，得到监测区域的林草覆盖率，其中的求值公式分别为、、，其中分别表示第一标准灰度图采集时间与当前时间的时间差、第二标准灰度图采集时间与当前时间的时间差、第三标准灰度图采集时间与当前时间的时间差。
12、进一步地，预设有落叶时间区间，若当前时间处于落叶时间区间内，提取落叶时间区间前最后一次采集的林草覆盖率作为待定比较值，提取落叶时间区间前最后一次采集的标准光学图像记作比较图像，对其进行灰度化处理，对图中灰度值位于绿色灰度值区间内的像素点进行标记，得到由标记像素点组成的多个标记区域，将第一标准灰度图、第二标准灰度图、第三标准灰度图分别与比较图像进行标记区域的比较，比较过程具体如下：
13、获取第三标准灰度图中标记区域内的灰度值分布柱状图，预设有枯叶灰度值区间，将既不处于枯叶灰度值区间内又不处于绿色灰度值区间内的灰度值记为特殊灰度值，统计特色灰度值的总占比，当其小于等于预设特色占比阈值时，以待定比较值作为当前林草覆盖率，当其大于预设特色占比阈值时，代入公式之中进行计算，得到当前林草覆盖率，其中z表示特色灰度值的总占比。
14、进一步地，所述重点标记模块标记过程如下：
15、提取第三标准灰度图并对其中灰度值属于绿色灰度值区间内的像素点进行绿化处理得到绿色像素点，以单位网格长度为n的网格线对第三标准灰度图进行分割得到多个正方形单位区域，n为预设值且大于等于50m，计算每个正方形单位区域中绿色像素点的占比，记作区域绿占值；
16、当区域绿占值大于等于预设的绿色占比阈值时，将该方形单位区域记作森林区域，以每个森林区域中心点作为其计量点，当区域绿占值小于预设的绿色占比阈值时，计算该正方形单位区域中心点距离最近计量点的距离，若该距离等于50m则将该正方形单位区域记作对应森林区域的附属区域，若该距离大于50m则将该正方形单位区域记作零散区域；
17、根据卫星遥感地图在第三标准灰度图中标记出宽度大于等于5m的道路记作运输道路，计算每个计量点距离最近运输道路的最短距离记作该计量点的运输距离参数；
18、以计量点为圆心、预设长度值r为半径绘制圆形区域记作活动范围区域，计算活动范围区域内人口数量记作该计量点的人员活跃参数。
19、统计计量点对应森林区域内直径大于等于10cm的树木的种类及占比，预设有树木种类价值表，树木种类价值表中包含多种树木种类且每个树木种类对应一个价格值，将计量点对应森林区域内每个树木种类的占比乘以其价格值得到该树木种类的区域参考价值，再对该森林区域内的所有树木种类的区域参考价值进行求和，得到该森林区域的树木价值参数；
20、将同一片森林区域的运输距离参数、人员活跃参数、树木价值参数归一化处理后代入公式中进行计算，得到区域价值参数，其中均为预设的大于0的权重因子，预设有严管区间、重点区间、普通区间，根据森林区域的区域价值参数对应所属的区间，将森林区域及其附属区域标记为严管区域、重点区域或普通区域。
21、进一步地，所述监测管制模块监管过程如下：
22、定期对严管区域、重点本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于卫星遥感图像的林草覆盖率远程监测系统，包括雷达遥感传感器与多光谱遥感传感器，其特征在于，还包括：图像采集模块、图像分析模块、重点标记模块、监测管制模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于卫星遥感图像的林草覆盖率远程监测系统，其特征在于，所述标准采集单元提取过程具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于卫星遥感图像的林草覆盖率远程监测系统，其特征在于，所述图像处理单元处理过程具体如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于卫星遥感图像的林草覆盖率远程监测系统，其特征在于，预设有落叶时间区间，若当前时间处于落叶时间区间内，提取落叶时间区间前最后一次采集的林草覆盖率作为待定比较值，提取落叶时间区间前最后一次采集的标准光学图像记作比较图像，对其进行灰度化处理，对图中灰度值位于绿色灰度值区间内的像素点进行标记，得到由标记像素点组成的多个标记区域，将第一标准灰度图、第二标准灰度图、第三标准灰度图分别与比较图像进行标记区域的比较，比较过程具体如下：
5.根据权利要求3所述的一种基于卫星遥感图像的林草覆盖率远程监测系统，其特征在于，所述重
6.根据权利要求5所述的一种基于卫星遥感图像的林草覆盖率远程监测系统，其特征在于，所述监测管制模块监管过程如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于卫星遥感图像的林草覆盖率远程监测系统，包括雷达遥感传感器与多光谱遥感传感器，其特征在于，还包括：图像采集模块、图像分析模块、重点标记模块、监测管制模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于卫星遥感图像的林草覆盖率远程监测系统，其特征在于，所述标准采集单元提取过程具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于卫星遥感图像的林草覆盖率远程监测系统，其特征在于，所述图像处理单元处理过程具体如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于卫星遥感图像的林草覆盖率远程监测系统，其特征在于，预设有落叶时间区间，若当前时间处于落叶时间区间内，提...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏宾，魏海涛，赵雄，简操锐，王文进，陈德映，王伟，
申请(专利权)人：新坐标科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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