一种基于周期性变异函数的快速估计地物空间格局的方法

本发明属于地统计学技术领域，具体涉及一种基于周期性变异函数的快速估计地物空间格局的方法。

背景技术：

变异函数理论常常用来定量描述区域化变量的结构性和随机性，是区域化变量的基本统计量。在满足准二阶平稳和准本征假设的情况下，在任意距离h分割的两区域化变量z(x)与z(x+h)的半变异函数值定义为1/2var[z(x)-z(x+h)]²。可以对上式做如下解释：半变异值即一对采样点(像素点)间属性值平方差的数学期望的1/2。假定影像中的dn值不是随机分布的，每种用地类型都有其独特的空间分布结构。因此，在把遥感影像的dn值看作既有随机性又有结性的区域化变量的前提下，可以通过变异函数来更进一步的研究该遥感影像的地物分布规律域地物分布变化及其趋势。现有的方法一般需要利用特定指数提取、二值化以及计算面积等数学过程，大大降低了其工作效率，而且无法解决一般利用变异函数曲线斜率估计遥感影像地物空间格局时误差偏大的现象。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足提供一种基于周期性变异函数的快速估计地物空间格局的方法，其通过计算变异函数曲线及其变化率达到估计地物空间格局的目的，通过计算变异函数，可以反映具体地物在不同方向上的空间变异性，而利用人工复合过的遥感影像进行计算获得的周期性变异函数，又具备了周期性、稳定性、直观性等特点，可以直观的反映出地物的空间格局。

为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：

一种基于周期性变异函数的快速估计地物空间格局的方法，其特征在于包含以下步骤：

第一步：获取遥感影像，并选择感兴趣的研究区域(roi)中地物进行空间格局分析，在必要时可以通过裁剪获得相关研究区域；

第二步：预处理遥感图像，包括利用控制点进行的几何精校正及研究区裁剪；

第三步：进行遥感影像(研究区域)复合，人为拼接为n*n的遥感复合影像，n一般取5至8；

第四步：利用拼接后的遥感影像计算该研究区域内地物的不同方向上的变异函数曲线；

第五步：利用第四步中计算的变异函数曲线的斜率变化率，开始变得平缓时候的滞后距离，获取平均长度和宽度。

上述的步骤四中的变异函数曲线计算由以下步骤组成：

步骤一：设复合影像下当前点的坐标值为(x0,y0)灰度值为zi，间隔为h的点(x0+h,y0+h)的灰度值为zi+h；

步骤二：计算zi与zi+h的方差，即当前点与间隔为点的差异程度；

步骤三：计算zi与zi+h的半方差y(zi)和y(zi+h)；

步骤四：以灰度值为横坐标，半方差值y为纵坐标绘制折线即可得到变异函数曲线。

本发明采用地统计学中变异函数理论，通过计算变异函数，可以反映具体地物在不同方向上的空间变异性，而利用人工复合过的遥感影像进行计算获得的周期性变异函数，又具备了周期性、稳定性、直观性等特点。可以直观的反映出地物的空间格局。

本发明提供一种快速估计地物空间格局大小的计算方法，解决一般变异函数估计遥感影像地物空间格局时受局部极大值或极小值影响的现象，解决一般利用变异函数曲线斜率估计遥感影像地物空间格局时误差偏大的现象；该算法思想如下所述：设复合影像下当前点的坐标值为(x0,y0)灰度值为zi，间隔为h的点(x0+h,y0+h)的灰度值为zi+h；计算zi与zi+h的方差，即当前点与间隔为点的差异程度；当随着h逐渐增大，差异程度逐渐趋于稳定；由于实现了影像复合，差异程度的变异、稳定趋势会呈现周期性；影像差异程度的周期性可以反映具体地物格局。

本发明的优点在于以下几点：可以快速获取地物的平均长度与宽度，减少了传统方法中利用特定指数提取、二值化以及计算面积等数学过程；解决一般变异函数估计遥感影像地物空间格局时受局部极大值或极小值影响的现象；解决一般利用变异函数曲线斜率估计遥感影像地物空间格局时误差偏大的现象。

附图说明

图1为本发明的工作流程图；

图2为本发明预处理后的研究区域；

图3为本发明人为复合后的研究区域；

图4为本发明以湖泊为例的一般地物变异函数曲线；

图5为本发明以复合研究区域湖泊为例的一般地物复合变异函数曲线；

图6为本发明利用复合周期计算变异函数的精度分析。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作出进一步说明：

一种基于周期性变异函数的快速估计地物空间格局的方法，其特征在于：其特征在于包含以下步骤：

第一步：获取遥感影像，并选择感兴趣的研究区域(roi)中地物进行空间格局分析，在必要时可以通过裁剪获得相关研究区域；

第二步：预处理遥感图像，包括利用控制点进行的几何精校正及研究区裁剪，如图2所示；

第三步：进行遥感影像(研究区域)复合，人为拼接为n*n的遥感复合影像，n一般取5至8，如图3所示；

第四步：利用拼接后的遥感影像计算该研究区域内地物的不同方向上的变异函数曲线，如图5所示；

第五步：利用第四步中计算的变异函数曲线的斜率变化率，开始变得平缓时候的滞后距离，获取平均长度和宽度，如表1所示。

实施例中，步骤四中的变异函数曲线计算由以下步骤组成：

步骤一：设复合影像下当前点的坐标值为(x0,y0)灰度值为zi，间隔为h的点(x0+h,y0+h)的灰度值为zi+h；

步骤二：计算zi与zi+h的方差，即当前点与间隔为点的差异程度；

步骤三：计算zi与zi+h的半方差y(zi)和y(zi+h)；

步骤四：以灰度值为横坐标，半方差值y为纵坐标绘制折线即可得到变异函数曲线。

本发明采用地统计学中变异函数理论，通过计算变异函数，可以反映具体地物在不同方向上的空间变异性，而利用人工复合过的遥感影像进行计算获得的周期性变异函数，又具备了周期性、稳定性、直观性等特点。可以直观的反映出地物的空间格局。

本发明提供一种快速估计地物空间格局大小的计算方法，解决一般变异函数估计遥感影像地物空间格局时受局部极大值或极小值影响的现象，解决一般利用变异函数曲线斜率估计遥感影像地物空间格局时误差偏大的现象；该算法思想如下所述：设复合影像下当前点的坐标值为(x0,y0)灰度值为zi，间隔为h的点(x0+h,y0+h)的灰度值为zi+h；计算zi与zi+h的方差，即当前点与间隔为点的差异程度；当随着h逐渐增大，差异程度逐渐趋于稳定；由于实现了影像复合，差异程度的变异、稳定趋势会呈现周期性；影像差异程度的周期性可以反映具体地物格局。

表1

以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。