基于分层乘法模型和高分1号数据的森林覆盖度提取方法

摘要

本发明涉及基于分层乘法模型和高分1号数据的森林覆盖度提取方法。本发明包括利用分层乘法模型从多光谱遥感数据中准确、高效的提取森林覆盖度。在对遥感数据预处理的基础上，首先按照地物波谱特征差异将地物类型划分为三个主要层级。其次在每一层级中利用线性像元分解模型进行地物丰度计算，最后通过乘法模型计算林业植被在第一级地物中的丰度。本发明创建了基于乘法模型的像元分解算法，提高了基于多光谱影像提取地物丰度值的适用性和准确性。解决了多光谱波段不足的限制，针对像元分解精度难以验证的问题，提出了利用高精度影像进行分类、并以分类结果计算大尺度上各端元的丰度以验证像元分解精确度，提高了像元分解验证的准确性。