【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于但不限于卫星遥感，尤其涉及一种基于航拍和卫星遥感的退化草地修复评价方法及系统。
技术介绍
1、地面观测可以提供高分辨率的数据，能够捕捉到细微的植被和土壤特征，并且可以同时监测如植被、土壤、水文等多个关键参数，提供全面的评估，获得更准确的数据，但同时在主要植被调查和野外取样方面受到限制，地面观测通常只能覆盖有限的区域，难以进行大范围的评估。大范围定点重复观测在实际研究中难以实现，要想获取长时间序列的数据，需要大量的人力、物力进行实地调查和长时间监测。遥感技术凭借快速、高效、大范围、低成本、长时间序列等优点已经成为草地退化评价的重要手段，遥感能够提供大范围、连续的数据，相对于地面观测，卫星遥感具有更高的成本效益，能够在较短的时间内获取大量数据，适用于广泛的区域评估。传统中低分辨率遥感卫星影像具有较高的时间分辨率和空间覆盖范围，但其空间分辨率较低；相较而言，高分辨率卫星影像虽然空间分辨率高，但时间分辨率较低，加之青藏高原草地生长季易受云雨等天气情况的影响，云层、雾霾都会影响卫星遥感的数据质量，获取大范围长时间序列的数据集难度较高。
2、近年来，无人机航拍技术得到了迅猛发展，其航拍高效快速，可以快速覆盖大范围的区域，相比于传统的地面调查，节省了大量的时间和人力成本，可以提供高分辨率的影像数据，并且能在不同的高度和角度进行航拍，准确捕捉到细微的地表特征和植被信息，有助于精细化的评估和监测，有利于全面理解草地的情况。并且无人机航拍数据可以实时反馈到地面，能及时调整处理。同时，yi等还针对我国脆弱生态带气候环境特点，
3、鉴于上述分析，现有技术存在的急需解决的技术问题为：现有评价方法中，地面观测费时、费力，难以长期监测，卫星遥感受限于有限的空间和时间分辨率，难以获取详尽的植被信息。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于航拍和卫星遥感的退化草地修复评价方法及系统。
2、本专利技术是这样实现的，一种基于航拍和卫星遥感的退化草地修复评价方法，包括：
3、s1，地面调查/无人机航拍：基于fragmap无人机航拍分析系统对研究区退化修复草地进行航拍观测，用来监测草地植被的盖度和生物量信息；
4、s2，卫星遥感数据获取与预处理：利用gee谷歌引擎云计算平台，获取修复前mod13q1和landsatndvi数据集；
5、s3，无人机航拍照片预处理：基于野外观测平板上传服务器的工作点、航点航线信息，利用dji locator软件在数据库中添加野外观测记录，选择不同飞行模式的航线进行航拍照片的定位；根据航点记录的经纬度信息和无人机航拍照片属性自带位置信息，将无人机航拍照片与航点一一对应，并按照航点序号依次编号为1～16，同时给每张进入数据库的照片赋值唯一djipt id号以便后期数据调用和维护；
6、s4，航拍照片盖度提取：航拍照片的盖度采用植被斑块分析软件pixelbasedmanual classifier处理获取，该软件基于阈值法计算绿度指数实现植被与裸土的二值化处理，从而计算获取植被部分作为草地盖度值；
7、s5，航拍照片egi阈值划分：无人机影像以jpeg格式存储，r、g、b三个波段灰度值范围均为0-255，对应egi指数范围为-500～500，为提高处理效率，参考前期研究结果，青藏高原高寒植被的egi指数一般位于60～140之间，因此，在此范围内设置初始阈值；
8、s6，遥感估测模型构建及精度检验：基于pixel based manual classifier软件获取所有航拍照片的盖度，并依次提取每张航拍照片所对应的融合ndvi植被指数值；以ndvi为自变量，无人机航拍照片获取的草地盖度为因变量，分别构建草地盖度线性、指数、对数和乘幂遥感估测模型，结合留一法交叉验证的方法，采用验证集和实测数据之间的相关系数和均方根误差评价，筛选高寒草地最优草地生物量估测模型；
9、s7，修复前草地盖度反演：基于筛选的最优草地盖度遥感反演模型，结合修复前年ndvi融合数据集，反演修复前草地盖度数据，利用mvc最大值合成算法，计算修复前草地盖度年最大值，并计算修复前年最大盖度平均值，分析其与修复后年最大盖度值空间分异特征差异；
10、s8，修复前后草地盖度变化分析：基于修复前年最大盖度平均值和2023年最大草地盖度，计算研究区修复后草地盖度距平值，并结合研究区内不同退化修复措施实施范围边界数据，提取不同退化修复草地处理前后草地盖度，定性和定量评价退化修复措施对草地盖度的影响程度。
11、进一步，样地布设主要遵循一下几个方面规则：
12、1)样地布设依据研究区的范围和地形条件设置；
13、2)设置250m×250m的grid飞行航线，且航线设置均匀覆盖整个研究区域；
14、3)grid飞行航线行高20m，照片分辨率优于1cm，照片覆盖范围26m×35m；
15、4)在航线范围内均匀的布设16个航点，每个航点垂直向下拍摄1张航拍照片用以获取数据，获取的数据包括借助无人机航拍照片监测草地植被盖度和生物量信息。
16、进一步，卫星遥感数据获取与预处理具体包括：
17、利用starfm算法将具有不同空间分辨率和时间分辨率的多幅遥感影像融合成一幅具有高空间分辨率和高时间分辨率的影像，通过分析不同时间点的低分辨率影像和高分辨率影像之间的关系，利用这种关系来推导出高分辨率影像的空间分布和时间变化信息；使用线性或非线性方法建立空间反射率模型，用来描述不同空间分辨率下影像间的关系，再通过时间序列分析统计模型描述影像随时间变化的规律，结合空间和时间两个方面的权重调整机制，根据不同场景和特点自适应地调整权重，以实现影像融合过程中的高质量和高精度。
18、进一步，航拍照片盖度提取中，绿度指数计算公式如下：
19、egi＝2g-r-b(1)
20、式中：egi为绿度指数，r、g、b分别代表无人机影像的红、绿、蓝波段；
21、依次计本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于航拍和卫星遥感的退化草地修复评价方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于航拍和卫星遥感的退化草地修复评价方法，其特征在于，样地布设主要遵循一下几个方面规则：
3.如权利要求1所述的基于航拍和卫星遥感的退化草地修复评价方法，其特征在于，卫星遥感数据获取与预处理具体包括：
4.如权利要求1所述的基于航拍和卫星遥感的退化草地修复评价方法，其特征在于，航拍照片盖度提取中，绿度指数计算公式如下：
5.如权利要求1所述的基于航拍和卫星遥感的退化草地修复评价方法，其特征在于，遥感估测模型构建及精度检验具体包括：利用留一法交叉验证的方法从n组样地数据中选择一组样地数据作为验证数据，余下的n-1个组样地数据拟合成一个NDVI估测模型，并用选出的验证数据来评估估测模型的精度，如此重复n次并取n次评估指标的平均值作为最终的评估指标；模型的预测能力由模型评估结果和观测值之间的相关系数R和RMSE来决定，其中R常被用来测量模型的准确性，RMSE常被用来量化模型精度，即R越接近于1，RMSE数值越低，模型精度越高；
6.一种
7.一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如权利要求1～5任意一项所述的基于航拍和卫星遥感的退化草地修复评价方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如权利要求1～5任意一项所述的基于航拍和卫星遥感的退化草地修复评价方法的步骤。
9.一种信息数据处理终端，信息数据处理终端中包括如权利要求6所述的基于航拍和卫星遥感的退化草地修复评价系统。
...【技术特征摘要】
1.一种基于航拍和卫星遥感的退化草地修复评价方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于航拍和卫星遥感的退化草地修复评价方法，其特征在于，样地布设主要遵循一下几个方面规则：
3.如权利要求1所述的基于航拍和卫星遥感的退化草地修复评价方法，其特征在于，卫星遥感数据获取与预处理具体包括：
4.如权利要求1所述的基于航拍和卫星遥感的退化草地修复评价方法，其特征在于，航拍照片盖度提取中，绿度指数计算公式如下：
5.如权利要求1所述的基于航拍和卫星遥感的退化草地修复评价方法，其特征在于，遥感估测模型构建及精度检验具体包括：利用留一法交叉验证的方法从n组样地数据中选择一组样地数据作为验证数据，余下的n-1个组样地数据拟合成一个ndvi估测模型，并用选出的验证数据来评估估测模型的精度，如此重复n次并取n次评估指标的平均值作为最终的评估指标；模型的预测能力由模型评估结...
【专利技术属性】
技术研发人员：于红妍，梅玫，胡文娟，陈璇黎，匡依利，孟宝平，王贤颖，欧为友，马存新，李仑，张辉，叶杨琪，冯硕，王思颖，刘媛媛，
申请(专利权)人：祁连山国家公园青海服务保障中心，
类型：发明
国别省市：
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