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公开(公告)号：CN118446032B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410905791.6
申请日：2024-07-08
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明涉及森林地上生物量估测技术领域，公开了一种样地尺度森林地上生物量精准估测方法及系统，该方法包括：选择目标树种的采伐样木并进行解析，获得单木各组分生物量分布数据；建立各组分生物量水平分布权重模型；基于目标树种的单木地上生物量相容性异速生长模型，组合构建单木地上生物量水平分布模型；将目标区域分割为栅格网络，计算栅格网络中每个网格内的生物量，获得森林地上生物量的估计值和分布情况。本发明通过搭建单木地上生物量水平分布模型来对样地内森林地上生物量的估计值及其具体分布情况进行精准估测，不仅可以有效降低了样地尺度森林生物量估测的不确定性，提高估测精度，还能直观地展示出森林地上生物量的分布情况。
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公开(公告)号：CN117274803A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311213541.8
申请日：2023-09-20
Applicant: 西南林业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于DSC‑DC卷积神经网络的树种分类方法及系统，该方法包括：采集目标区域的高光谱影像，并对所述高光谱影像进行预处理；建立包含1个输入层、由第1层、第3层、第5层和第8层为可分离卷积层以及第2层、第4层和第7层为深度卷积层，共同构建的7个卷积层、由第6层和第9层为池化层，共同构建的2个池化层、1个展平层、2个全连接层、1个随机失活层和1个输出层的DSC‑DC分类模型；将预处理后的高光谱影像输入建立的DSC‑DC分类模型中，获得输出的树种分类结果。本发明通过结合深度可分离卷积和扩张卷积，能够在多树种小样本情况下，提高分类准确性的同时提高了计算效率，为树种分类领域的实际应用提供了一种有力的解决方案。
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公开(公告)号：CN118551153A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410924675.9
申请日：2024-07-11
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明涉及森林地上生物量估测技术领域，公开了一种基于多源遥感数据多尺度森林生物量抽样估测方法及系统，该方法包括：将抽样区内的森林进行林场、林分、样地的尺度划分，分别采用对应遥感数据描述各尺度下的森林信息；采用不同抽样方法进行林场尺度和林分尺度的森林生物量抽样估测，确定最佳抽样方案；采用二阶抽样对最佳抽样方案相结合，构成最终的多尺度森林生物量抽样估测方案以执行抽样区的森林生物量估测。本发明通过将抽样区内的森林分成林场、林分、样地三个尺度，然后采用不同抽样方法对各尺度的森林生物量进行抽样估测，优选出最佳抽样方案，最后采用二阶抽样来整合森林生物量，有效提高了森林地上生物量的抽样效率。
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公开(公告)号：CN118446032A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410905791.6
申请日：2024-07-08
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明涉及森林地上生物量估测技术领域，公开了一种样地尺度森林地上生物量精准估测方法及系统，该方法包括：选择目标树种的采伐样木并进行解析，获得单木各组分生物量分布数据；建立各组分生物量水平分布权重模型；基于目标树种的单木地上生物量相容性异速生长模型，组合构建单木地上生物量水平分布模型；将目标区域分割为栅格网络，计算栅格网络中每个网格内的生物量，获得森林地上生物量的估计值和分布情况。本发明通过搭建单木地上生物量水平分布模型来对样地内森林地上生物量的估计值及其具体分布情况进行精准估测，不仅可以有效降低了样地尺度森林生物量估测的不确定性，提高估测精度，还能直观地展示出森林地上生物量的分布情况。
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