本发明涉及遥感数据监测，尤其涉及一种基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术：
1、随着对自然环境的不断开发和利用，湿地植被作为生态系统中重要的组成部分，其健康状况对于维持生态平衡和生物多样性有着至关重要的作用。然而，近年来由于气候变化、人为干扰等多种因素，湿地植被退化现象日益严重，亟需一种有效的监测方法来及时发现和评估湿地植被的退化情况。
2、传统的湿地植被监测方法主要依赖人工调查和地面观测，不仅费时费力，而且难以覆盖大范围区域，无法满足实时监测和全面评估的需求。随着卫星遥感技术的发展，通过卫星遥感影像来监测湿地植被退化情况成为了一种可行的方法。
3、目前，虽然已有一些基于卫星遥感的湿地植被监测方法，但它们往往受到云层、冰层及雪层等干扰项的影响，导致监测结果的准确性和可靠性受到限制。此外，现有的监测方法通常缺乏对湿地植被退化倾向的定量评估，难以为湿地保护和管理提供科学依据。
4、因此，亟需一种能够实现对湿地植被进行高精度自动化监测，提高监测效率，定量评估湿地植被退化倾向的湿地植被退化监测方法。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
2、一种基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测方法，包括以下步骤：获取监测区的遥感影像，并根据所述遥感影像计算得到监测区的反射率数据；基于所述反射率数据对所述遥感影像进行分层处理，并过滤干扰项，得到分层图像，所述干扰项包括云层、冰层及雪层；根据所述分层图像，得到监测区的空间底层，所述空间底层包括湿地植被层；通过预设的点云模型对所述湿地植被层进行点云坐标布局，生成数据浮点层；根据监测周期，将所述数据浮点层与上一周期的历史数据浮点层进行云坐标比对，得到差异化数值，对所述差异化数值进行评估得到湿地植被退化评估结果。
3、在其中一个实施例中，所述获取监测区的遥感影像，并根据所述遥感影像计算得到监测区的反射率数据，包括：接收监测区位置信息，并将其同步至卫星遥感系统；通过卫星遥感系统获取与所述位置信息对应的遥感影像，并获取监测区的分辨率；在同一时刻下获取所述遥感影像中的各项反射率，并对各项反射率进行计算，得到反射率数据。
4、在其中一个实施例中，所述基于所述反射率数据对所述遥感影像进行分层处理，并过滤干扰项，得到分层图像，包括：基于所述反射率数据对所述遥感影像进行分层处理；获取预设波段，根据所述预设波段对分层后的遥感影像进行干扰项过滤，得到分层图像，所述预设波段包括绿波段、蓝波段、红波段、近红外波段、中红外波段、第一短波红外波段和第二短波红外波段。
5、在其中一个实施例中，所述根据所述分层图像，得到监测区的空间底层，包括：基于所述反射率数据，确定遥感影像与卫星的空间距离；根据所述反射率数据对所述空间距离进行删减，得到所述检测区的空间底层。
6、在其中一个实施例中，所述点云模型的训练过程包括：获取历史遥感影像数据集，对所述历史遥感数据集中的影像进行图像识别，得到影像要素，采用渲染模型对所述影像要素进行模型渲染训练，生成三维渲染模型，所述影像要素包括山体、水、湖、河流和植被；采用所述三维渲染模型对所述历史遥感影像数据集中的影像进行色彩和外形的识别，得到特征信息；根据所述特征信息，标示出所述影像要素的关键特征和轮廓，生成历史虚拟线标图；将所述历史虚拟线标图与对应的历史遥感影像进行相互匹配，评估匹配成功率，直至所述匹配成功率达到预设阈值，得到训练完成的点云模型。
7、在其中一个实施例中，所述通过预设的点云模型对所述湿地植被层进行点云坐标布局，生成数据浮点层，包括：将所述湿地植被层输入至预设的点云模型，输出得到渲染建模图，所述渲染建模图中包括有若干影像要素；对所述渲染建模图进行网格化处理，得到虚拟线标图，基于所述反射率数据在所述虚拟线标图上形成所有影像要素对应的点云坐标；通过所述湿地植被层的影像帧数，创建所述点云坐标对应的浮点，结合逆序线标图，生成数据浮点层，所述逆序线标图为与所述虚拟线标图顺序相反的线标图。
8、在其中一个实施例中，所述根据监测周期，将所述数据浮点层与上一周期的历史数据浮点层进行云坐标比对，得到差异化数值，对所述差异化数值进行评估得到湿地植被退化评估结果，包括：根据监测周期，获取上一周期的历史数据浮点层，并与当前的数据浮点层置于同一坐标系中；识别所述历史数据浮点层与数据浮点层中各个浮点的坐标位置，基于所述影像要素对所述坐标位置进行分类，得到分类结果；对所述历史数据浮点层和数据浮点层中的浮点进行匹配，得到匹配的浮点对；根据匹配的浮点对形成两个浮点之间的连线向量，并基于所述分类结果，判断连线向量的方向为正向或反向，根据所述连线向量及其方向，得到差异化数值；基于所有浮点对的差异化数值，对湿地植被的退化倾向进行评估，得到湿地植被退化评估结果。
9、一种基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测装置，用于实现如上所述的一种基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测方法，包括：遥感影像获取模块，用于获取监测区的遥感影像，并根据所述遥感影像计算得到监测区的反射率数据；遥感影像分层模块，用于基于所述反射率数据对所述遥感影像进行分层处理，并过滤干扰项，得到分层图像，所述干扰项包括云层、冰层及雪层；空间底层获取模块，用于根据所述分层图像，得到监测区的空间底层，所述空间底层包括湿地植被层；点云坐标布局模块，用于通过预设的点云模型对所述湿地植被层进行点云坐标布局，生成数据浮点层；植被退化评估模块，用于根据监测周期，将所述数据浮点层与上一周期的历史数据浮点层进行云坐标比对，得到差异化数值，对所述差异化数值进行评估得到湿地植被退化评估结果。
10、一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述各个实施例中所述的基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测方法的步骤。
11、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述各个实施例中所述的基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测方法的步骤。
12、相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：获取监测区的遥感影像，计算得到监测区的反射率数据，基于反射率数据对遥感影像进行分层处理，并进行云层、冰层及雪层等干扰项过滤得到分层图像，通过干扰项的排除，确保检测数据的准确性和可靠性，适用于恶劣天气下的湿地植被监测；根据分层图像得到监测区的空间底层，空间底层包括有湿地植被层；通过预设的点云模型对湿地植被层进行点云坐标布局，生成数据浮点层，根据监测周期，将数据浮点层与上一周期的历史数据浮点层进行云坐标比对，得到差异化数值，对差异化数值进行评估得到湿地植被退化评估结果，从而实现对湿地植被的高精度自动化监测，提高了监测效率，且能够周期性的对湿地植被退化倾向进行评估，有助于及时发现湿地植被退化趋势，为湿地保护提供科学依据。
1.一种基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测方法，其特征在于，所述获取监测区的遥感影像，并根据所述遥感影像计算得到监测区的反射率数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测方法，其特征在于，所述基于所述反射率数据对所述遥感影像进行分层处理，并过滤干扰项，得到分层图像，包括：
4.根据权利要求1所述的基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测方法，其特征在于，所述根据所述分层图像，得到监测区的空间底层，包括：
5.根据权利要求1所述的基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测方法，其特征在于，所述点云模型的训练过程包括：
6.根据权利要求5所述的基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测方法，其特征在于，所述通过预设的点云模型对所述湿地植被层进行点云坐标布局，生成数据浮点层，包括：
7.根据权利要求5所述的基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测方法，其特征在于，所述根据监测周期，将所述数据浮点层与上一周期的历史数据浮点层进行云坐标比对，得到差异化数值，对所述差异化数值进行评估得到湿地植被退化评估结果，包括：
8.一种基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测装置，其特征在于，用于实现如权利要求1-7任一项所述的一种基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测方法，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
