CN119128814B 土地利用数据集处理方法及系统 （菏泽市土地储备中心）

测区域土地植被覆盖率数据和监测区域土地植2步骤S1：获取监测区域地面传感数据，并根据监测区步骤S2：获取监测区域遥感数据，并基于监测区域遥感数据进行监测步骤S3：基于监测区域传感网络进行监测区域实时传感数步骤S4：根据监测区域土地植被覆盖率数据以及监测区从而获得监测区域传感分辨率数据以及监测区域遥感分辨步骤S44：根据植被覆盖率误差网格数据对监测区域传感分辨率数据以及监测区域遥步骤S45：基于误差网格分辨率差值数据以及网格植被指数误差量数据进行分辨率影步骤S5：根据分辨率影响因子以及监测区域坐标系步骤S51：根据监测区域坐标系数据对监测区域土地植被覆盖率数据进行地理坐标系步骤S52：根据分辨率影响因子对空间校正土地植被覆盖率数据进行植被覆盖率标准3步骤S14：基于监测区域传感器分辨率数据对监测区域地面传感数据进行分辨率重采步骤S131：基于监测区域坐标系数据对地面传感器空间步骤S132：对监测区域地面传感数据进行传感分辨步骤S133：对监测区域地面传感数据进行区域传感步骤S134：对传感器密集区域数据以及低传感数据波动区域数据进行区域交集运算，步骤S135：根据地面传感器分辨率数据对密集传感区步骤S136：对传感器低分辨率区域数据以及传感器高得植被区域网格数据；根据区域水体指数数据对监测区域光谱数据进行水体区域网格划步骤S251：对监测区域土地网格数据进行网格植被指数4步骤S252：根据预设的植被指数阈值对土地网格植被指数步骤S253：基于植被覆盖网格数据以及非植被覆步骤S32：根据监测区域土地网格数据对监测区域实时传感数据进行监测区域网格传步骤S33：对监测区域网格传感数据进行网格光照强度特征提取以及网格土壤湿度特步骤S35：对监测区域土地植被覆盖率估算数据以及监测区域土地植被覆盖率数据进步骤S342：根据植物生长特征数据对网格光照强度数步骤S343：对监测区域网格传感数据进行网格监测视频步骤S344：根据网格监测视频帧进行边缘检测，从据，并根据网格适宜植物特征数据以及网格监测视频帧边缘特征数据进行特征相似度计步骤S345：根据网格植物特征相似度数据对网格监测步骤S346：对网格植被像素标记帧以及网格监测视传感数据融合模块，用于获取监测区域地面传感数据，并根据监测植被覆盖率计算模块，用于获取监测区域遥感数据，并基于监测区域遥植被覆盖率误差计算模块，用于基于监测区域传感网络进行监测区域5分辨率影响因子估算模块，用于根据监测区域土地植67[0015]步骤S14：基于监测区域传感器分辨率数据对监测区域地面传感数据进行分辨率一到一个共同的坐标框架内，使得各个传感器数据能够在同一参考系统下进行比对与融89[0037]本发明基于植被指数的特征提取方法，可以系统地反映土地表面植被的分布状[0040]步骤S32：根据监测区域土地网格数据对监测区域实时传感数据进行监测区域网[0041]步骤S33：对监测区域网格传感数据进行网格光照强度特征提取以及网格土壤湿[0042]步骤S34：根据网格光照强度数据以及网格土壤湿度进行网格土地植被覆盖率估[0043]步骤S35：对监测区域土地植被覆盖率估算数据以及监测区域土地植被覆盖率数[0050]步骤S345：根据网格植物特征相似度数据对网格监测视[0052]本发明通过获取植物生长特征数据，可以为后续的适宜植物识别提供准确的依[0056]步骤S43：对监测区域实时传感数据以及监测区域遥感数据分别进行分辨率特征[0057]步骤S44：根据植被覆盖率误差网格数据对监测区域传感分辨率数据以及监测区[0058]步骤S45：基于误差网格分辨率差值数据以及网格植被指数误差量数据进行分辨[0061]步骤S51：根据监测区域坐标系数据对监测区域土地植被覆盖率数据进行地理坐[0062]步骤S52：根据分辨率影响因子对空间校正土地植被覆盖率数据进行植被覆盖率准化区域土地植被覆盖率数据进行时间序列分析，揭示了植被覆盖率随时间变化的趋势，使得研究人员能够清晰地识别出土地植被覆盖变化的周期性和长期趋势，为生态环境变步提取出植被覆盖率变化的关键特征，获得区域土地植被覆盖率的长期发展趋势和预测，地植被覆盖率数据进行植被覆盖率误差计算，从而获得监测区域土地植被覆盖率误差数术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范DifferenceVegetationIndex）来计算每个网格单元内的植被覆盖率。通过NDVI值的大以估算出一个分辨率影响因子，该因子反映了影像分辨率对植被覆盖率计算精度的影响。[0099]步骤S14：基于监测区域传感器分辨率数据对监测区域地面传感数据进行分辨率分辨率的土壤湿度数据按需转化为较低分辨率的数据，以便于进行区域范围的水资源管率通常指的是其能够感知的最小变化量或空间分辨率（例如，测量的最小距离或时间间更高的分辨率来确保数据的精准度和有效性，可以选择更高的分辨率（例如0.1米的分辨波段的比值来表征植被的健康状况。采用Sent过此步骤得到的光谱数据将用于后续的区域网格划分和=\frac{Green_NIR}{Green+NIR}；其中，Green是绿色波段，NIR是近红外波段。建筑指数区域代表建筑区域，通过阈值划分出建筑区域网格。假设某城市监测区域的NDVI值为{植被覆盖率}=\frac{\text{植被覆盖网格数}}{\text{总网格数}}\times100\%。假覆盖网格和非植被覆盖网格的数量，形成相应的植被覆盖网格数据和非植被覆盖网格数[0137]步骤S32：根据监测区域土地网格数据对监测区域实时传感数据进行监测区域网[0139]步骤S33：对监测区域网格传感数据进行网格光照强度特征提取以及网格土壤湿[0141]步骤S34：根据网格光照强度数据以及网格土壤湿度进行网格土地植被覆盖率估[0143]步骤S35：对监测区域土地植被覆盖率估算数据以及监测区域土地植被覆盖率数的数据，识别出每个网格内适宜的植物种类。举例来说，如果某个网格的光照强度为200[0154]步骤S345：根据网格植物特征相似度数据对网格监测视[0163]步骤S43：对监测区域实时传感数据以及监测区域遥感数据分别进行分辨率特征[0165]步骤S44：根据植被覆盖率误差网格数据对监测区域传感分辨率数据以及监测区[0166]本实施例中，将获得的植被覆盖率误差网格数据与步骤S43中的分辨率数据进行[0167]步骤S45：基于误差网格分辨率差值数据以及网格植被指数误差量数据进行分辨[0168]本实施例中，使用统计或回归模型来估算分辨率对植被覆盖率误差的影响因用线性回归或多元回归分析，建立误差网格分辨率差值与植被指数误差量之间的关系模[0170]步骤S51：根据监测区域坐标系数据对监测区域土地植被覆盖率数据进行地理坐[0172]步骤S52：根据分辨率影响因子对空间校正土地植被覆盖率数据进行植被覆盖率小二乘法对时间序列数据进行线性回归分析，计算得出植被覆盖率的年均增长率或下降据趋势分析结果，可以进一步推断出该区域未来植被覆盖率在未来五年内可能的