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公开(公告)号：CN120032721A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510114312.3
申请日：2025-01-24
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G16B40/00 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06Q50/02 , G06Q50/26 , G06N5/01 , G06N20/00 , G06N20/20 , G01N21/25
Abstract: 本发明提供杉木地上生物量遥感估测的不确定性分析方法，属于模型构建领域，本申请以广东省野外调查数据、Landsat 8OLI遥感影像为数据源，从遥感影像中提取光谱波段因子、植被指数和纹理因子，分别构建了K最近邻回归(KNN)、梯度提升回归树(GBRT)、随机森林(RF)三种地上生物量估测模型，并使用误差方程对样地尺度和遥感模型尺度的不确定性进行度量，分析不同尺度不确定性对AGB估测的影响。相较于样地尺度，遥感模型尺度的不确定性仍然是主要的不确定性来源。而在遥感尺度中，RF是估测效果最好的模型。本申请从样地尺度和遥感模型尺度两种方面来分析对杉木地上生物量估测的影响，可为更准确地估测地上生物量提供一定的参考和思路。
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公开(公告)号：CN118736299A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410821515.1
申请日：2024-06-24
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06V10/764 , G06V20/17 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/0499 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/0455 , G06N3/0985
Abstract: 本申请提供基于自注意力机制的航空林火图像识别方法，包括以下步骤：获取林火视频为数据源；通过预处理方法筛选出图像，构建林火图像数据集，同时运用数据增强技术，丰富数据多样性，提高模型泛化能力；在特征提取阶段选用10层ViT作为主干网络，采用交叠滑动窗格方式图像序列化，嵌入位置信息后作为第1层ViT的输入，将前9层ViT提取的区域选择模块通过多头自注意力机制和多层感知器机制批量嵌入第10层ViT，有效放大子图间的微差异以获取小目标特征；采用对比特征学习策略，构建目标损失函数进行模型训练，获得图像类别标签，有效提高模型的特征学习能力和识别准确率。本申请利用机器学习技术提高航空林火图像识别的准确率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118736219A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410821535.9
申请日：2024-06-24
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本申请提供一种针对林火识别的火焰快速检测方法，包括以下步骤：(1)首先采用HistSplineReg分割法对各颜色通道进行多阈值分割，以保证图像分割细节清晰，计算并记录各通道上的分割区域为SR，SG和SB；(2)在各分割区域中选择一个代表点，并将代表点按颜色空间的排序顺序重新组合，形成区域的像素表示；(3)最后将像素代表点与提供的监督信息进行比对，检索出所在的目标区域；(4)获取“火”代表点所在的划分子集及其对应的火焰像素区间。该方法在保证实时性检测的同时，还能够保证较高的火焰检测率和较低的误报警率。其次，综合林火的这两项检测指标，基于YCbCr的火焰判据更适合真实场景的林火检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118537724A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410517654.5
申请日：2024-04-28
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本申请实施例提供了基于机载激光雷达估算荒漠地区灌木地上生物量的方法，包括：(1)获取机载激光雷达遥感数据；(2)机载激光雷达点云数据预处理；(3)地面调查；(4)获取激光雷达点云变量；(5)构建生物量反演模型；(6)荒漠植被地上生物量估测。该发明提出的基于激光雷达估算荒漠地区灌木地上生物量的方法解决了传统地面调查方法耗时耗力且时效性低、需要破坏性取样的缺陷；弥补了卫星影像和可见光影像对荒漠稀疏矮小植被无法精准获取垂直结构信息的缺陷；结合机器学习算法进一步提高了生物量的估算精度，充分利用每一个机载雷达的点云变量。
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公开(公告)号：CN113591766B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110910033.X
申请日：2021-08-09
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种无人机多源遥感的树种识别方法，包括获取可见光图像和激光雷达点云，分别对激光雷达点云和可见光图像进行预处理；将所述激光雷达点云的冠层高度模型通过局部最大值法探测树顶后用分水岭法分割树冠得到分割后的树冠边界；以分割后的树冠边界为外边界，以可见光正射影像亮度值和激光雷达冠层高度模型(CHM)为特征，获得树冠数据集和样本数据集；通过卷积神经网络对所述树冠数据集和样本数据集进行迁移学习和集成学习后输出识别树种结果。本发明综合应用无人机可见光遥感图像和激光雷达点云，采用深层CNN模型进行迁移学习，输入深层卷积神经网络迁移学习和集成学习进行树种识别的方法，增加了对无人机遥感树种识别的准确性。
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公开(公告)号：CN113045139B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110340483.X
申请日：2021-03-30
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明针对泸沽湖大草海的现有问题，提供一种泸沽湖大草海退化湿地的生态修复方法。包括：在湿地边缘构建景观生态护岸带；在大草海的中北部水生植物生长密集或板结的区域架构大草海水生植物景观斑块；针对大草海湿地进行水体循环设计。本方案根据山水林田湖草综合治理，对恢复泸沽湖草海湿地的生态环境具有显著效果。
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公开(公告)号：CN113045138A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110340241.0
申请日：2021-03-30
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明针对泸沽湖大草海的现有问题，提供一种针对泸沽湖大草海退化湿地设计的多级斑块过滤湿地系统，该系统包括：生态驳岸系统和至少两个个斑块，所述生态驳岸系统包括至少三级过滤子系统，所述斑块内设置有至少一个滤水池和至少一个渗透井。本系统划分成为多层级、多斑块的湿地系统，达到水体的滞留与净化功能，经过多层次的滞留与过滤，水中污染物会被植物吸收或经过与微生物反应产生分解作用，从而达到净化水体，恢复水生态的目的，对恢复泸沽湖草海湿地的生态环境具有显著效果。
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公开(公告)号：CN306810671S
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202130314716.X
申请日：2021-05-25
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所 , 上海华测导航技术股份有限公司
Abstract: 1.本外观设计产品的名称：激光雷达。
2.本外观设计产品的用途：用于卫星信号、点数据采集。
3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。
4.最能表明设计要点的图片或照片：设计1立体图。
5.各个设计的仰视图均无设计要点，省略各个设计的仰视图。
6.指定设计1为基本设计。
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