申请/专利权人：南京林业大学

申请日：2023-07-04

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN116842343B

主分类号：G06F18/20

分类号：G06F18/20;G06V20/10;G06F18/27;G06F17/18;G06N5/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2023.10.24#实质审查的生效;2023.10.03#公开

摘要：本发明公开一种基于卫星观测与空间换算量化城市森林对温度影响的方法，包括以下步骤：1影像数据、地表参数变量与气候变量获取与处理；2基于深度学习方法的森林覆盖提取；3城市森林的空间连通性景观模式分析；4基于移动窗口策略与空间换时间方法的城市森林对地表温度影响的评价方法构建与特征分析。本发明在高分辨率高分遥感数据的基础上，利用改进的深度学习语义分割模型进行高分辨率的森林覆盖识别；再结合移动窗口策略与空间换时间方法，通过地表温度、反照率、蒸散发、净辐射通量结合，构建卫星观测与空间换时间方法结合的城市森林对地表温度影响的评价方法，实现城市森林空间模式的气候响应评价。

主权项：1.基于卫星观测与空间换算量化城市森林对温度影响的方法，其特征在于：包括以下步骤：1影像数据、地表参数变量与气候变量获取与处理：基于卫星观测获取高分辨率影像用于生成森林覆盖数据；收集Landsat8OLI、TIRS数据用于进行每月地表温度的反演，采用辐射传输方程进行地表温度反演；收集Landsat蒸散发、地表反照率、净辐射每月的分布数据；所有的数据都需保证图像质量与空间一致性，避免受云、阴影影响；将获取的月份数据进行累计均值计算生成年度地表温度、蒸散发、地表反照率与净辐射数据；2基于深度学习方法的森林覆盖提取：利用改进的深度学习语义分割模型，将面向对象方法所得森林覆盖类型的真实标签作为输入，驱动该模型构建森林覆盖提取的方法并进行森林覆盖分布制图；其中，改进的深度学习语义分割模型是在典型的卷积网络结构U-Net模型基础上发展而来，该改进的U-Net模型由两个路径组成，在两个路径的基础上共同完成图像的分割，即左边部分的收缩路径用于提取高维的特征信息，而右边部分的扩张路径用于精准的进行分割位置定位；在模型训练中，在原有U-Net模型基础上，改进的U-Net模型引入了基于分类交叉熵的忽略边缘分类交叉熵函数：IELoss；用于解决样本图像边缘区域的边缘谱信息和上下文信息缺失以及类别过拟合的问题，在计算损失值时，通过忽略样本图像的边缘区域来计算样本图像的中间区域，以避免图像边缘像素的过拟合；所述的IELoss计算公式如下： 其中N是样本图像中的像元总数；r是所选区域像元数与图像总像元数之比；i是样本图像的像元；M是类别总数，当前模型中的类型M为3；真实标签是经过独热编码后，M层由0和1组成的张量，这是一个三通道张量，样本前向传播得到的像元类型概率值是一个由M层范围内的值组成的张量[0，1]，然后通过对模型进行改进，得到最优参数，从而缩小了和之间的差值；改进的U-Net模型的训练采用面向对象的SVM分割方法进行真实标签的准备，包括1000幅256×256等尺寸的训练、验证与测试标签图像，可与1000幅原始图像含4波段对照；在原始影像上选取一定区域的样本区域，并对其进行分类生成森林、非森林、水体标签以代替手动绘制的标签，所有参与模型训练的原始图像与标签图像都经过水平、斜对角、垂直方向旋转图像增强提高样本的数量并学习更多标签类别真实的特征；读取图像后，将最大值归一化，标签为独热编码，即将平面的每一类标签分别变换为一个由0和1组成的层；且为了训练改进后的U-Net模型，增加了批处理归一化层和Dropout层；选择Adam作为优化器，初始学习率为0.001，并进行50次反向传播迭代；损失函数为IELoss，r为0.5；3城市森林的空间连通性景观模式分析：在步骤2的基础上，利用形态学空间模式分析方法进行城市森林景观模式识别；其中的景观模式由形态学空间模式分析MSPA方法获取；MSPA用于测量、识别和分割栅格图像的空间模式，基于步骤2中预测的城市森林覆盖分布，将森林类别作为前景，将其他类型作为背景，输入数据为2m×2m的二值化的栅格数据，利用栅格间欧几里得距离阈值的8邻域前景连通性和1像素边缘宽度对景观格局进行分析；利用森林像素生成核心、分支、边缘、穿孔、小岛、桥、环7种景观类型；4基于移动窗口与空间换时间方法评价潜在的城市森林变化对地表温度的影响：在步骤2与3的基础上，将上述数据进行尺度统一，利用移动窗口策略，在有效格网的基础上，结合空间换时间方法分析造林、毁林以及景观模式变化前后的地表温度、蒸散发、反照率与净辐射的差异，并基于差异性统计分析的结果与统计检验的方法，在线性回归分析方法的支撑下量化生物物理特征参数对于地表温度的解释性，形成空间分布结果图谱；其中，空间换时间方法是假设城市森林发生的造林、毁林与景观模式变化是一种假设的变化，因而这是一种潜在的温度变化影响，并假设变化的地表类型都具有相似的背景气候；移动窗口策略是借助移动窗口，来评价森林与周边临近的其他土地覆盖类型以及景观核心区域周边其他区域它们的地表温度的差异性，参与计算的有效格网需满足变化前的类型占据格网的80％以上，而变化后的类型需占5％以上，最后完成每个格网内变化前后平均差异值的计算。

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