一种滨海湿地遥感误差检测方法及系统

本发明涉及数字图像处理，具体而言，涉及一种滨海湿地遥感误差检测方法及系统。

背景技术：

1、随着全球气候变化和环境问题的日益突出，滨海湿地的保护与监测显得尤为重要。传统的地面监测方法不仅费时费力，而且难以覆盖大面积区域，因此遥感技术逐渐成为滨海湿地监测的主要手段。然而，遥感数据在获取和处理过程中不可避免地会引入各种误差，这些误差如果未能及时检测并校正，将严重影响监测结果的准确性和可靠性。

2、因此，亟需一种高效、精准的滨海湿地遥感误差检测方法及系统，以应对当前遥感数据处理中的挑战，确保监测数据的可靠性与应用价值。

技术实现思路

1、鉴于此，本发明提出了一种滨海湿地遥感误差检测方法及系统，旨在通过高效、精准的手段识别并量化遥感数据中的误差，为后续的湿地保护与管理决策提供科学依据。

2、本发明提出了一种滨海湿地遥感误差检测方法，包括：

3、获取多时相的遥感影像，对遥感影像进行预处理，根据预处理后的遥感影像获取湿地水体面积和淤泥平原的遥感分布结果；同时使用高精度gps设备测量水体边界和淤泥平原的实际分布结果，获得地面实测数据；

4、采用分类算法对遥感分布结果与地面实测数据进行分类，并生成初步的分类结果；将分类后的遥感监测结果与地面实测数据进行对比分析，计算位置误差和面积误差；同时根据所述位置误差和面积误差计算总体精度和kappa系数，以评估分类结果的准确性；

5、通过多源数据融合，将分类结果进行交叉验证，评估不同传感器间的误差；

6、使用误差传播模型分析所述误差的误差源对最终结果的影响，根据分析结果对遥感数据进行误差校正，生成校正后的最终监测结果。

7、优选的，所述遥感影像包括光学影像、雷达影像和激光雷达影像。

8、优选的，对遥感影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正和大气校正；

9、其中，所述辐射校正用于对校正所述遥感影像的辐射失真；

10、所述几何校正用于修正所述遥感影像的几何畸变；

11、所述大气校正用于去除大气对辐射的影响，以获取真实反射率和/或真实辐射亮度。

12、优选的，所述辐射校正包括：

13、将遥感设备观测的原始dn值转换为地表反射率或辐射亮度值；

14、获取太阳高度角和观测角度，并根据所述太阳高度角和观测角度计算辐射校正系数；

15、应用所述辐射校正系数对原始dn值进行校正，并生成辐射校正后的辐射亮度影像。

16、优选的，所述大气校正包括：

17、获取实时大气参数，并将所述实时大气参数输入至modtran模型中计算大气透过率和散射辐射；

18、利用所述大气透过率和散射辐射对辐射校正后的辐射亮度影像进行校正，并生成大气校正后的真实反射率影像。

19、优选的，所述大气透过率和散射辐射对辐射校正后的辐射亮度影像进行校正，并生成大气校正后的真实反射率影像时，包括以下步骤：

20、通过所述大气透过率对辐射校正后的辐射亮度影像进行衰减校正，以去除大气对光线的吸收和散射效应；

21、利用所述散射辐射对辐射校正后的辐射亮度影像进行补偿，以修正大气散射造成的辐射增强现象；

22、同时，获取气溶胶光学厚度和大气能见度，利用所述气溶胶光学厚度和大气能见度对辐射校正后的辐射亮度影像进行修正。

23、优选的，获取气溶胶光学厚度和大气能见度，利用所述气溶胶光学厚度和大气能见度对辐射校正后的辐射亮度影像进行修正时，包括：

24、根据辐射校正后的辐射亮度影像获得辐射校正后的辐射亮度数据，记为lsur；

25、基于气溶胶光学厚度和大气能见度估算散射辐射强度，计算式为：

26、lsca = s×aod×vis-α；

27、其中，aod为气溶胶光学厚度；vis为大气能见度；lsca为散射辐射强度；s为散射系数；α为与大气条件相关的经验系数；

28、将计算得到的散射辐射从辐射校正后的辐射亮度影像中减去，以去除大气散射效应，计算式为：

29、lcor=lsur-lsca；

30、其中，lcor为用所述气溶胶光学厚度和大气能见度对辐射校正后的辐射亮度影像进行修正后的辐射亮度。

31、优选的，所述几何校正包括：

32、对所述大气校正后的真实反射率影像进行地理定位，包括使用已知地理坐标的地面控制基点建立辐射亮度影像与地理坐标系统之间的对应关系；

33、通过仿射变换对影像进行重采样和重投影以消除几何畸变，获得几何校正后的遥感影像。

34、优选的，采用分类算法对遥感分布结果与地面实测数据进行分类，并生成初步的分类结果；将分类后的遥感监测结果与地面实测数据进行对比分析，计算位置误差和面积误差时，包括：

35、通过随机森林对感分布结果和地面实测数据进行分类处理，生成分类结果；使用k折交叉验证对分类结果进行交叉验证；

36、当交叉验证结果为分类准确时，将分类后的遥感监测结果与地面实测数据进行空间对比分析；通过计算混淆矩阵，分析分类结果的正确性；

37、通过计算分类结果与地面实测数据中相同特征的空间位置差异确定位置误差；通过比较分类结果和地面实测数据中的区域面积计算面积误差。

38、优选的，将所述分类结果、位置误差和面积误差纳入误差传播模型分析，基于误差分析结果，对遥感数据进行误差校正。

39、本发明还提出了一种滨海湿地遥感误差检测系统，所述滨海湿地遥感误差检测系统用于实现上述的滨海湿地遥感误差检测方法。

40、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

41、首先，本发明引入了多源数据融合技术，不仅限于单一类型的遥感影像，而是结合了光学影像、雷达影像及激光雷达影像等多源数据。这种多源数据的互补性能够更全面地捕捉湿地环境的复杂变化，有效减少单一数据源带来的信息缺失或误差累积问题。通过多源数据的交叉验证，可以显著提高湿地水体面积、淤泥平原等关键参数的提取精度，为后续的误差分析提供更为可靠的基础数据。

42、其次，在辐射校正、几何校正及大气校正环节，本发明采用了更为精细化的处理流程。特别是在大气校正过程中，除了常规的modtran模型应用外，还创新性地引入了气溶胶光学厚度和大气能见度作为修正因子，对辐射校正后的数据进行进一步调整。这种处理方式能够更准确地去除大气对光线传播的影响，还原地表真实反射率或辐射亮度，从而显著提高遥感数据的准确性。

43、再者，本发明在误差分析阶段采用了更为科学的方法。通过构建误差传播模型，系统地将分类结果、位置误差和面积误差纳入统一框架进行分析，能够清晰地揭示误差来源及其对最终结果的影响程度。基于这一分析结果，可以对遥感数据进行针对性的误差校正，生成更为精确的监测结果。此外，随机森林分类算法与k折交叉验证的结合使用，也进一步提升了分类结果的稳定性和可靠性。

44、最后，本发明提出的滨海湿地遥感误差检测系统，不仅实现了上述方法的自动化执行，还具备高度的可扩展性和灵活性。系统可以根据实际需求调整参数设置，适应不同区域、不同时间段的湿地遥感监测任务。同时，系统还具备良好的用户界面和交互功能，方便用户进行数据输入、结果查看及误差分析等操作。

45、综上所述，本发明的滨海湿地遥感误差检测方法及系统，在提升湿地遥感监测精度、优化数据处理流程、增强误差分析能力等方面均取得了显著成效，其应用将有助于提高湿地资源管理的科学性和有效性。