样地尺度森林地上生物量精准估测方法及系统

    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

    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。

    森林地上生物量估计方法及系统

    公开(公告)号:CN117077547A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202311331655.2

    申请日:2023-10-16

    Abstract: 本发明涉及生物量估测技术领域,公开了一种森林地上生物量估计方法及系统,该方法包括:使用相干散射模型RVoG三阶段方法反演得到森林冠层高度和消光系数,计算复相干的相位中心高度和相干分离度;基于微波穿透深度理论计算体散射复相干的穿透深度,计算穿透补偿后的RVoG模型森林高度和穿透深度比;根据InSAR几何关系计算垂直波数、2π模糊高度、基线参数;采用交叉验证递归特征消除法降低自变量维度;使用全局最优粒子群算法优化支持向量机回归模型参数,基于交叉验证递归特征消除法选择自变量特征估计森林地上生物量。本发明通过集成PolInSAR多维度参数和优化的机器学习方法有效的提高了森林生物量估计精度。

    一种通过低估补偿改进的反演森林冠层高度方法

    公开(公告)号:CN113945926A

    公开(公告)日:2022-01-18

    申请号:CN202111094605.8

    申请日:2021-09-17

    Abstract: 本发明涉及森林冠层高度反演技术领域,具体地说,涉及一种通过低估补偿改进的反演森林冠层高度方法,包括以下步骤:步骤一、进行各极化复相干直线拟合;步骤二、由γPDlow估计地面相位;步骤三、确定体散射;从各极化复相干作为筛选出体散射复相干观测值和采用模值不变投影方法进行体散射估计;步骤四、通过植被厚度、消光系数构建的查找表估测冠层高度;步骤五、计算相位差;步骤六、判断地面相位位置;步骤七、高度补偿。本发明通过对经典三阶段算法中的地面相位、体散射优化和低估补偿,能够提高森林冠层高度估测的准确性。

    两阶段改进的森林高度估计方法

    公开(公告)号:CN118962673A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411422727.9

    申请日:2024-10-12

    Abstract: 本发明涉及森林高度估计技术领域,公开了一种两阶段改进的森林高度估计方法,基于InSAR数据计算干涉相干幅度γ和垂直波数kz;以InSAR森林高度反演模型SINC模型为基础,分析SINC模型的系统误差来源并进行模拟测试;在SINC模型误差分析的基础上,求解SINC模型的系统误差校正系数改进SINC模型,完整第一阶段改进并验证有效性;使用改进的卡尔曼滤波算法同化SINC模型以减少SINC模型的非系统误差,实现第二阶段改进;利用两阶段改进的SINC模型估计森林高度。由此,本发明以InSAR数据和SINC模型为基础,基于系统误差校正和卡尔曼滤波两阶段改进SINC模型实现InSAR数据的森林高度精准估计,该方法能有效提高InSAR数据的森林高度估计精度。

    森林地上生物量估计方法及系统

    公开(公告)号:CN117077547B

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311331655.2

    申请日:2023-10-16

    Abstract: 本发明涉及生物量估测技术领域,公开了一种森林地上生物量估计方法及系统,该方法包括:使用相干散射模型RVoG三阶段方法反演得到森林冠层高度和消光系数,计算复相干的相位中心高度和相干分离度;基于微波穿透深度理论计算体散射复相干的穿透深度,计算穿透补偿后的RVoG模型森林高度和穿透深度比;根据InSAR几何关系计算垂直波数、2π模糊高度、基线参数;采用交叉验证递归特征消除法降低自变量维度;使用全局最优粒子群算法优化支持向量机回归模型参数,基于交叉验证递归特征消除法选择自变量特征估计森林地上生物量。本发明通过集成PolInSAR多维度参数和优化的机器学习方法有效的提高了森林生物量估计精度。

    一种通过低估补偿改进的反演森林冠层高度方法

    公开(公告)号:CN113945926B

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202111094605.8

    申请日:2021-09-17

    Abstract: 本发明涉及森林冠层高度反演技术领域,具体地说,涉及一种通过低估补偿改进的反演森林冠层高度方法,包括以下步骤:步骤一、进行各极化复相干直线拟合;步骤二、由γPDlow估计地面相位;步骤三、确定体散射;从各极化复相干作为筛选出体散射复相干观测值和采用模值不变投影方法进行体散射估计;步骤四、通过植被厚度、消光系数构建的查找表估测冠层高度;步骤五、计算相位差;步骤六、判断地面相位位置;步骤七、高度补偿。本发明通过对经典三阶段算法中的地面相位、体散射优化和低估补偿,能够提高森林冠层高度估测的准确性。

    基于极化定向角补偿和水云模型的生物量反演方法

    公开(公告)号:CN114415175A

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN202111480512.9

    申请日:2021-12-06

    Abstract: 本发明涉及地上生物量反演技术领域,具体地说,涉及一种基于极化定向角补偿和水云模型的生物量反演方法,其包括以下步骤:(1)、通过极化定向角补偿生成协方差矩阵;(2)、进行Yamaguchi分解,得到表面散射、二面角散射、体散射和螺旋体散射四个分量;(3)、建立扩展极化水云模型;(4)、通过四个分量和扩展极化水云模型估测思茅松林地上生物量。本发明能够较高精度地估测森林地上生物量。

    整合Meta分析提高Landsat数据在大尺度森林生物量估计效率的方法

    公开(公告)号:CN118503324B

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202410964581.4

    申请日:2024-07-18

    Abstract: 本发明涉及森林地上生物量估测技术领域,公开了一种整合Meta分析提高Landsat数据在大尺度森林生物量估计效率的方法,从已经公开发表经过同行评议的出版物中获取了基于全球森林样地得到的估计结果,增加了样本的数量,扩大了取得样本的地理范围及样本量,使基于meta分析方法得到的结果比以往基于有限样地的方法更具普适性。在估计变量的选择上使用随机森林算法进行变量的选择,受估计数据异常值的影响较小,保证了得到变量的强健性。在估计数据的选择上使用的是在相关研究中广泛使用的开源数据,从而降低了数据使用的成本。能够稳定、高效、低成本地进行大范围的森林地上生物量估计,进而为地区的碳汇政策制定提供准确的数据支持。

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