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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：CN117077547A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311331655.2
申请日：2023-10-16
Applicant: 西南林业大学
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。
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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
Applicant: 西南林业大学
IPC: G01S13/90
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。
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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
Applicant: 西南林业大学
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。
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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
Applicant: 西南林业大学
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117434517A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311768830.4
申请日：2023-12-21
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明涉及冠层高度估测技术领域，涉及一种基于消光系数优化的森林冠层高度估测方法，包括：（1）数据准备；（2）采用总体最小二乘法拟合复相干直线，获取候选地相位；（3）采用LiDAR DTM和卫星轨道数据，进行地相位模拟，然后参照地面模拟相位估计地相位；（4）求取纯体散射复相干估计值；（5）估测消光系数；（6）建立激光雷达的叶面积指数、植被覆盖度以及光学/SAR遥感植被指数与消光系数的关系模型；（7）构建消光系数有限区间：（8）通过遥感植被指数反演森林消光系数有限区间，带入三阶段反演算法的第三阶段中。本发明能提高森林冠层高度估测的准确性。
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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
Applicant: 西南林业大学
IPC: G01S13/90
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。
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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
Applicant: 西南林业大学
IPC: G01S13/90
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。
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公开(公告)号：CN118962673B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411422727.9
申请日：2024-10-12
Applicant: 西南林业大学
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。
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公开(公告)号：CN118795471B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411290584.0
申请日：2024-09-14
Applicant: 西南林业大学
IPC: G01S13/88 , G01S13/86 , G01S17/86 , G06N3/044 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及山地森林冠层高度估测技术领域，公开了一种山地森林冠层高度精准估测方法及系统，该方法包括：获取多源遥感数据集；提取多源遥感数据集中不同类型多源遥感数据的数据特征，构建遥感数据特征集；采用循环神经网络捕捉序列数据的长期依赖关系，以马尔可夫计算序列数据状态之间的转移关系，构建深度马尔可夫模型；获取机载雷达的森林冠层高度模型，基于遥感数据特征集和深度马尔可夫模型，预测森林冠层高度。本发明基于Landsat8光学遥感数据、Alos‑2极化SAR数据、星载激光雷达GEDI数据，以地形坡度为哑变量，采用深度学习的马尔可夫回归DMR进行森林冠层高度估计，能有效提高山地条件下森林冠层高度估计精度。
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