一种基于城市不透水面和DEM的城市地表径流检测方法
专利汇可以提供一种基于城市不透水面和DEM的城市地表径流检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且在利用遥感信息模拟 地表径流 过程中，利用传统的线性 光谱 分解LSMA提取不透 水 面、植被、 土壤 的误差会增大，进而影响模拟地表径流的 精度 。本 发明 针对上述问题，公开了一种基于 生物 物理成分BCI指数的线性光谱分解与方法提取不透水面、植被和土壤盖度，再利Soil Conservation Service Curve Number Method模型模拟地表径流的方法。该方法包括如下步骤：步骤1)基于传统线性光谱分解LSMA方法提取城市不透水面、植被和土壤盖度，计算BCI指数，修正结果。步骤2)将不透水面、植被和土壤盖度以及DEM数据作为SCS-CN模型的输入，从而得到模拟地表径流。步骤3)计算不透水面景观格局指数，分析得到不透水面景观格局指数与模拟地表径流存在相关性，进而可以通过不透水面对地表径流进行检测预测。，下面是一种基于城市不透水面和DEM的城市地表径流检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于城市不透水面和DEM的城市地表径流检测方法，该方法包括如下步骤：
步骤1)基于传统线性光谱分解方法，提取城市低反照度地物、高反照度地区、植被和土壤盖度。然后计算Chengbin Deng提出的区分城市地物的生物物理成分指数BCI(Biophysical Composition Index)，利用阈值法将低反照度地物盖度再分成不透水面、植被和土壤，分别与高反照度地物、植被和土壤盖度相加，得到修正后的不透水面、植被和土壤盖度。
步骤2)将上述计算得到的不透水面、植被和土壤盖度和DEM数据作为SCS-CN模型输入，得到模拟地表径流值。
步骤3)计算不透水面景观格局指数，并对指数与地表径流值进行相关分析。
2.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述步骤1)的具体方法为：
a)对遥感影像进行预处理工作：一是辐射定标；二是对水体进行掩膜；b)选择城市低反照度、高反照度、植被和土壤的样本，进行线性光谱分解，对线性光谱分解得到的文件进行处理，从中提取出低反照度、高反照度、植被和土壤盖度。c)根据Chengbin Deng提出的算法计算BCI指数，利用阈值法将低反照地物再分成不透水面、植被和土壤；再与高反照度地物、植被和土壤相加，得到修正后的不透水面、植被和土壤盖度。d)计算均方根误差，并再同时相Google Earth高分影像上随机选150个150m*150m分布均匀的样本区进行精度验证。
该方法结合BCI指数，对于BCI指数，不透水面与其正相关且灰度值大于0，植被与其它土地覆盖灰度值小于0，与植被覆丰度负相关，而土壤的灰度值接近0，这样可以将三种组分区分开。BCI指数与NDVI指数相比的优势在于：BCI与不透水面的相关性更强，且BCI与植被丰度的相关性及NDVI与植被丰度的相关性相当。相较于NDBI建筑物指数，BCI指数可以更好区分土壤与低反照率不透水面。
3.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述步骤2)利用步骤1所得结果进行城市地表径流模拟，具体方法为：
a)对不透水面盖度、植被盖度和土壤盖度分类:不透水面分为：80％～100％，50％～
79％，20％～49％，0～195；植被分为：75％～100％,50％～75％,0～50％；土壤按照土壤水文性质分类：A厚层砂、厚层黄土、团粒化粉砂土，B薄层黄土、沙壤土，C粘壤土、薄层砂壤土、有机质含量低土壤、粘质含量，D吸水后显著膨胀的土壤、塑性黏土、某些盐渍土；b)按照公式将不透水面、植被和土壤的CN值与盖度相乘再相加，得到合成的CN值；具体计算公式如下：
CNc＝CNs×fs+CNv×fv+CNi×fi
c)利用dem数据对CN值进行修正，然后利用公式将CN值作为输入计算地表径流量；d)利用内涝点数据对模拟地表径流值进行验证。
该方法利用不透水面、植被、土壤盖度和dem数据计算地表径流量，充分考虑了不同下垫面的径流系数不同，得到的地表径流更为合理。
4.如权利要求书1所述的方法，其特征在于，所述步骤3)具体方法为：
a)选择合适的景观格局指数，利用Fragstas软件计算不透水面景观格局指数，再计算城市地表径流均值。b)选取不同年份的数据重复a)得到9组数据，在SPSS中进行相关分析。
一种基于城市不透水面和DEM的城市地表径流检测方法
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