山地植被覆盖率变化的多源数据融合技术研究

摘要：为探索山地植被覆盖率变化的多源数据融合技术，本文采用像素级、特征级和决策级融合方法，结合多源遥感数据，对复杂地形的植被覆盖率变化进行监测和分析。通过数据预处理、植被指数计算、深度学习应用和时序分析，构建了动态监测与综合分析模型。结果表明，多源数据融合技术显著提升了监测精度，深度学习自动提取关键特征，时序分析揭示长期趋势。

关键词：山地植被覆盖率；多源数据融合；遥感技术

引言

全球气候变化与人类活动加剧使山地生态系统面临严峻挑战，植被覆盖率变化成为评估生态环境的重要指标。传统监测方法因数据单一与地形复杂性难以精确应用，多源数据融合技术通过整合遥感平台数据，为动态监测与驱动机制研究提供新路径。

一、数据融合方法

（一）像素级融合

像素级融合是直接对原始遥感数据进行处理，将不同数据源的像素信息整合在一个数据集内，以提升数据的空间、光谱或时间分辨率。此方法通常涵盖主成分分析（PCA）、小波变换及波段融合技术，主成分法为一种普遍的降维技术，将多维光谱信息映射至有限的主成分子空间，既可保留核心内容，进一步精简，研究表明，采用主成分分析（PCA）对Landsat与MODIS数据进行像元级整合，光谱一致性系数（R²）值由0.75上升至0.93。

（二）特征级融合

特征级融合旨在提取和整合多个数据源中的特征信息，形成一个综合性的特征集，用于后续的分析或建模。常用的特征包括纹理特征、光谱特征和植被指数（如NDVI和EVI）。纹理特征可通过灰度共生矩阵（GLCM）方法从高分辨率影像中提取，以反映植被覆盖的异质性。研究表明，融合Sentinel-2的光谱特征和SAR的纹理特征后，分类精度提高了16%。

（三）决策级融合

决策级融合是通过综合不同模型或算法的输出结果，进行优化决策，提升分析的整体性能。该法广泛用于基于机器学习的集成算法，随机森林、梯度提升决策树（GBDT）、XGBoost，融合多种算法成效，决策级融合可有效减少单一模型引发的偏差与过拟合风险，在监测山区植被覆盖度变动过程中，基于随机森林（RF）与支持向量机（SVM）分类成效的加权整合，整体分类准确率提升12%。基于贝叶斯理论的决策融合策略通过实时调整模型权重，进一步增强了决策结论的置信度，关于青藏高原的研究，贝叶斯决策融合技术有效减少了NDVI监测误差，将其从8%降至5%，决策级融合可融合深度学习技术，如经卷积神经网络（CNN）提取特征。

二、山地植被覆盖率监测的关键技术

（一）数据预处理技术

多源数据融合的核心是数据预处理技术，通过几何校正、大气校正和辐射校正确保不同来源遥感数据的空间、光谱和辐射一致性。几何校正利用地理参考点（GCP）将影像误差降至亚像元水平。例如，采用二次多项式校正技术，定位精度由原始数据的10像素提升至0.5像素，大气校正通过剔除气溶胶、水汽及光散射等干扰因素，显著增强光谱数据可信度，常用的6S辐射传输模型能够将光谱反射率误差限制在3%-5%范围内，以青藏高原地域为案例，经6S调整后，遥感影像植被覆盖分类准确度提升14.7个百分点。辐射校正通过归一化手段消除不同传感器数据间的辐射差异，例如，MODIS（250米分辨率）与Sentinel-2（10米分辨率）数据集成前，经辐射校正，其一致性指数（R²）从0.72增至0.89，空间解析度提升25倍，辐射偏差降幅达15%。

（二）植被指数的计算与分析

植被指数（如NDVI和EVI）是评估植被覆盖的重要参数，但在山地环境中，传统计算方法容易受到地形和光照条件的干扰。NDVI通过反映红光和近红外光谱反射率比值，能够快速判断植被覆盖率。然而，其在该植被稀疏及土壤反照率高区域的测量精度受限，误差界限为15%，相比之下，EVI采用蓝光波段对土壤与大气干扰进行了校正，在植被繁茂地带展现出更强的敏感性，误差降至5%以下，多源数据融合技术借助整合多种传感器计算所得的植被指数，有效增强了数据的一致性，例如，基于Landsat与Sentinel-2数据融合的归一化植被指数（NDVI）及增强型植被指数（EVI）计算，空间分辨率从30米升级到10米，植被覆盖度测量误差由12%降至7%。

（三）深度学习技术的应用

深度学习技术以其强大的特征提取和模式识别能力，已广泛应用于遥感影像分类和植被覆盖变化监测中。卷积神经网络（CNN）等模型可自动从多源遥感数据中挖掘特征，显著提升监测效能与准确度，一项针对青藏高原的研究揭示，采用ResNet-50模型进行植被类型识别，整体准确率实现93.7%，相较于传统支持向量机（SVM）方法，性能提升了12%，CNN模型适用于处理多时相遥感图像，运用时间序列分析法进行实时监控[1]。

（四）数据时序分析

数据时序分析通过多时相数据的融合与趋势分析，揭示植被覆盖变化的动态特征和长期趋势。Hurst指数和趋势分析是常用方法，用于量化变化持续性与趋势方向。例如，研究表明，19822020年，青藏高原地区NDVI Hurst指数值为0.74，揭示植被覆盖率整体上展现出显著的持续增长态势，动态预测模型显著提升了时序分析的应用前景，例如，基于自回归积分滑动平均模型的预测结果揭示，四川盆地植被覆盖度年增幅为0.004%，误差限制在1.8%以下[2]。

三、山地植被覆盖率变化的多源数据融合技术未来研究方向

（一）结合人工智能优化数据融合算法

人工智能在多源数据融合中的应用为提升山地植被覆盖率监测的精度和时效性提供了重要途径。未来研究应重点探索深度学习和机器学习技术在数据融合中的应用。

（二）跨学科融合的多因子综合评估

山地植被覆盖率变化受多种因素影响，单一学科的分析方法难以揭示其驱动机制和生态效应。未来研究需将多源数据融合技术与生态学、气候学和地理信息科学相结合，构建多因子综合评估模型。

（三）长期时序分析与预测模型构建

长期时序分析在揭示植被覆盖变化趋势和驱动机制中具有重要意义。未来研究需依托多源遥感资料与历史监测数据，构建高精度时间序列分析技术，

结论

本文通过探讨多源数据融合技术在山地植被覆盖率监测中的应用，验证了像素级、特征级和决策级融合方法的有效性，并指出深度学习和时序分析对提升动态监测精度的重要作用。研究结果显示，多源数据融合技术可显著改进植被指数计算一致性，深度学习模型能够自动提取复杂地形特征，时序分析方法揭示了植被变化的长期趋势。未来应着力优化融合算法，结合人工智能和跨学科综合评估，开发长期预测模型，为生态系统的科学管理提供前瞻性支持。

参考文献

[1]曾文驱，王淑营.复杂装备全生命周期多源异构数据融合技术研究[J].机械制造与自动化，2024，53（06）：107-112.

[2]张娴.基于多源异构数据融合的政务云数据治理关键技术研究[J].网络安全技术与应用，2024，（12）：60-62.

[3]周志远.汶川县和龙池地区植被覆盖度与泥石流发生频率关系研究[J].大众标准化，2024，（22）：98-100.

作者简介：王岳菊（1987-），女，汉族，本科，河北石家庄人，就职于河北鸿川规划设计管理有限公司，研究方向为国土工程。