DB 3705T 44-2024蘆葦遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范

DB3705TechnicalspecificationsforremotesensingmonitoringofPhragmitesaustralis 本文件按照GB/T1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定本文件由東營(yíng)市自然資源和規(guī)劃局提出、歸口并組蘆葦遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范本文件適用于蘆葦空間分布、覆蓋度和地上生物量的遙感監(jiān)HY/T0460.4海岸帶生態(tài)系統(tǒng)現(xiàn)狀調(diào)查與評(píng)估技術(shù)導(dǎo)則第4部分：鹽沼DB37/T4747互花米草高分辨率衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范蘆葦群落Phragmitesaus根據(jù)其生態(tài)環(huán)境，可分為潮灘鹽沼蘆葦、淡水沼澤蘆葦和旱生草甸蘆葦4數(shù)學(xué)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)處理衛(wèi)星遙感圖像基礎(chǔ)數(shù)據(jù)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)遙感解譯標(biāo)遙感解譯標(biāo)志建立蘆葦提取算法否優(yōu)化否優(yōu)化蘆葦提取算法否優(yōu)化否優(yōu)化生物量遙感估算模型生物量遙感估算模型F1分?jǐn)?shù)>90%平均相對(duì)誤差<30%F1分?jǐn)?shù)>90%平均相對(duì)誤差<30%是是生物量遙感估算蘆葦空間分布信息生物量遙感估算監(jiān)測(cè)成果監(jiān)測(cè)成果潮灘鹽沼蘆葦?shù)訚商J葦旱生草甸蘆葦圖件數(shù)據(jù)集報(bào)告圖件數(shù)據(jù)集報(bào)告蘆葦覆蓋度信息蘆葦覆蓋度信息a)海岸線現(xiàn)勢(shì)數(shù)據(jù)；b)河流、坑塘、水庫(kù)和陸地生態(tài)修復(fù)工程等淡樣地調(diào)查按照HY/T0460.4中規(guī)量，單位為：kg/m2。蘆葦樣本地上生物量實(shí)驗(yàn)室處8.1分布區(qū)土地覆蓋類型遙感解譯標(biāo)志建立8.2蘆葦植被空間分布信息提取與驗(yàn)證利用不同的方法對(duì)黃河三角洲潮灘鹽沼蘆葦、淡水沼澤蘆葦和旱生草甸蘆葦?shù)?種蘆葦類型進(jìn)行信計(jì)算潮灘范圍遙感圖像的土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（SAVI）（計(jì)算公式見(jiàn)附錄B中B.1）和歸一化差值水圍圖像的歸一化差值植被指數(shù)（NDVI計(jì)算公式見(jiàn)附錄B中B.3）。選取合適的方法得到植被分布區(qū)域遙感圖像。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)中的蘆葦空間分布信息，結(jié)合計(jì)算得到的NDVI指a)蘆葦位置確定：利用通用地理信息系統(tǒng)分析軟件自動(dòng)提取蘆葦斑塊的形狀中心位置，作為蘆b)蘆葦面積和周長(zhǎng)的確定：根據(jù)蘆葦空間分布矢量信息，通過(guò)通用地理信息系統(tǒng)分析軟件自動(dòng)a)宜采用ESRIShapefile通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)提取結(jié)果的總體精度進(jìn)行評(píng)價(jià)，采用F1分?jǐn)?shù)作為分類精度評(píng)價(jià)指標(biāo)，蘆葦提取精度的F1分?jǐn)?shù)度低于90%時(shí)，需更換相關(guān)指數(shù)閾值、分類訓(xùn)練樣本或者更換遙感分類方法重新開(kāi)展提取。j—提取結(jié)果中非蘆葦?shù)钠渌悇e的統(tǒng)一類別標(biāo)簽；pii—提取結(jié)果類別與現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)pji—提取結(jié)果中為蘆葦?shù)?yàn)證結(jié)果為非蘆葦?shù)臉颖究倲?shù)；pij—提取結(jié)果中為非蘆葦?shù)?yàn)證結(jié)果為蘆葦?shù)臉颖究倲?shù)。甸蘆葦分布遙感圖像。分別采用像元二分模型計(jì)算Fvc=(SNDVI-SNDVI,soil)/(SNDVI,veg-SNDVI,soil)…………(2)SNDVI—?dú)w一化差值植被指數(shù)，計(jì)算公式見(jiàn)附錄BSNDVI,soil—遙感圖像中全裸土區(qū)域的歸一化差值植被指數(shù)；SNDVI,veg—遙感圖像中純蘆葦覆蓋區(qū)域的歸一化差值植被指數(shù)。注：選擇現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查多處裸土覆蓋度100%位置NDVI值的平均值作為全裸土區(qū)域的歸一化差值植被指數(shù)；選擇現(xiàn)場(chǎng)調(diào)9生物量遙感估算9.1模型構(gòu)建9.1.1模型訓(xùn)練的地上生物量，作為遙感估算模型所需的現(xiàn)場(chǎng)生物量樣本。選擇現(xiàn)場(chǎng)生物量樣本總數(shù)的70%作為模型構(gòu)物量估算模型，宜采用多元線性回歸模型，計(jì)算方法見(jiàn)公9.1.2模型驗(yàn)證δMRE—某類型蘆葦生物量遙zi—第i個(gè)驗(yàn)證點(diǎn)的某類型蘆葦現(xiàn)場(chǎng)生物量數(shù)值。9.2生物量估算利用構(gòu)建的蘆葦生物量遙感估算模型公式（3），估算蘆葦?shù)厣仙锪縜)遙感影像數(shù)據(jù)集，包括但不限于衛(wèi)星遙感原始影像、無(wú)人機(jī)圖像、處理后衛(wèi)星遙感圖像及相b)遙感解譯標(biāo)志集；要素信息專題圖的輸出分辨率要求、要素信析等。蘆葦遙感監(jiān)測(cè)報(bào)告編寫大綱按照DB37/T4747中的規(guī)定執(zhí)行，可根據(jù)調(diào)查區(qū)域特點(diǎn)和調(diào)查內(nèi)容，序號(hào)土地覆蓋類型1圖像類型空間分辨率成像時(shí)間12°3°4°5678m9SSAVI=(RNIR?RRED)(1+L)/(RNIR+RRED+L)………………(B.1)RRED—遙感圖像紅光波段的反射率；L—隨植被覆蓋度增加而變大的參數(shù)，取值范圍為[0,1]。綠光波段與近紅外波段反射率的波段運(yùn)算。用來(lái)提取影像中的水體信息。計(jì)算公式SNDWI=(RGRN?RNIR)/(RGRN+RNIR)……(B.2)SNDVI—?dú)w一化水體指數(shù)；RGRN—遙感圖像綠光波段的反射率；近紅外波段的反射率減去紅光波段的反射率再除以兩者之和。計(jì)算公式如SNDVI=(RNIR?RRED)/(RNIR+RRED)……(B.3)SNDVI—?dú)w一化差值植被指數(shù)；RRED—遙感圖像紅光波段的反射率。近紅外和紅光波段反射率的比值。適用于覆蓋度大于50%的植物分布區(qū)域。計(jì)算公式如SRVI=RNIR/RRED(B.4)SRVI—比值植被指數(shù)；RNIR—遙感圖像近紅外波段的反射率；RRED—遙感圖像紅光波段的反射率。近紅外、紅光和藍(lán)光波段反射率的波段運(yùn)算。適