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公开(公告)号：CN117891887A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410041197.7
申请日：2024-01-11
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所 , 广西壮族自治区林业勘测设计院
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明属于空间语义数据库领域，涉及数据分析技术，用于解决现有的空间语义数据库无法根据不同林草品种之间的栽种参数对栽种优化参数进行分析的问题，具体是基于GIS数据共同构建空间语义数据库的方法，对GIS数据进行预处理：将获取到的GIS数据按照林草资源的品种进行分类并得到林草品种的原始数据，林草品种的原始数据包括海拔值、图像数据、土壤系数以及面积值；根据图像数据对林草品种的生长状态进行监测分析并得到林草品种原始数据的生长系数；本发明可以通过海拔优化范围、土壤优化范围以及面积优化范围对林草品种的栽种优化参数进行标记，由所有林草品种的原始数据与栽种优化参数构建空间语义数据库。
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公开(公告)号：CN117851672A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410023639.5
申请日：2024-01-08
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06F16/9535 , G06F16/29 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及林草业服务技术领域，提供一种基于用户行为的林草资源数据查询推送方法及系统，所述方法包括：基于各个用户的标签属性信息和林草资源数据类别信息，确定目标向量组信息；将目标向量组信息输入至林草资源数据推荐模型，得到林草资源数据推荐模型输出的每个用户的林草资源数据推荐结果；林草资源数据推荐模型是基于目标向量组信息样本及对应的林草资源数据类型标签训练得到的；将每个林草资源数据推荐结果对应的林草资源数据消息推送给对应的用户。本申请可以实现林草资源数据的个性化和精准化推送。
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公开(公告)号：CN117763321A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311773658.1
申请日：2023-12-21
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06F18/2113 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N3/0499 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开一种森林地上碳储量估测方法、系统、设备及介质，属于森林碳储量领域。该方法采用逐步回归分析方法、随机森林递归消除法和Boruta算法进行特征选择，并针对每个最优特征集，构建多元线性回归模型、BP神经网络模型、随机森林回归模型和XGBoost模型，从中选择森林地上碳储量估测效果最优的模型作为最优碳储量估测模型，同时确定了最优特征值选择方法，进而利用最优特征值选择方法和最优碳储量估测模型精准估测森林地上碳储量。
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公开(公告)号：CN111738135B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202010562481.0
申请日：2020-06-18
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种顾及斜距和地理坐标映射偏差的SAR影像特征提取方法，首先获得SAR单视斜距空间和地理坐标空间的映射关系；将所获得的SAR单视斜距空间和地理坐标空间的映射关系存储为地理空间中栅格影像的形式；设置输出地理空间SAR特征影像的分辨率，确定在该地理位置范围内对应的查找表影像的像元值；获得每个地理位置范围内对应的斜距空间像元坐标；提取所述斜距空间像元坐标对应的SAR影像值；基于所提取的SAR影像值计算强度、极化矩阵、极化分解参数、相干性、纹理特征的值，并输出相应的特征影像。该方法不需要对SAR影像进行重采样处理，可以避免重采样引入的误差，从而更精准的计算SAR影像特征。
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公开(公告)号：CN117520843A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311479210.9
申请日：2023-11-08
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/2135 , G06F18/243 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种稳健的模型变量筛选方法，变量筛选可用于从给定的多输入变量数据集中过滤掉与因变量冗余或不相关的自变量，从而产生更具代表性的变量组合，并获得更好的模型预测性能，以“投票法”为原则，采用多种统计学和机器学习方法，同时考虑自变量对因变量的线性和非线性作用，获得对因变量具有显著影响的特征变量，解决了现有模型特征筛选方法的结果不够稳定的问题，尤其是在自变量个数较多的高维空间内，本发明得到的变量筛选结果在提高了模型准确度的同时，也能有效降低模型不确定性，是一种通用且稳健的变量筛选方法，能为生物数学领域中因变量影响因子分析和模型研建提供分析方法和工具。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117347974A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311641197.2
申请日：2023-12-04
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G01S7/48 , G01B11/24 , G01C11/00 , G01C11/04 , G01S17/86 , G01S17/88 , G01S19/41 , G01S19/43 , G06V10/764 , G06N20/20 , G06V10/75 , G06V20/13 , G06V20/17
Abstract: 本发明涉及地上生物量估测领域，公开了一种灌丛植被地上生物量的估测方法及装置，其中方法包括：获取灌丛化草原的地面测量数据、无人机影像数据、点云数据和卫星数据；基于所述地面测量数据和地上生物量‑体积模型，构建实测灌丛地上生物量样本集；根据所述无人机影像数据、所述点云数据和所述实测灌丛地上生物量样本集，构建无人机地上生物量估测模型；基于所述无人机地上生物量估测模型，估测第一灌丛样地的第一灌丛地上生物量；基于所述卫星数据提取所述灌丛样地的卫星特征参数；根据所述第一灌丛样地的第一灌丛地上生物量和卫星特征参数，构建卫星地上生物量估测模型；基于所述卫星地上生物量估测模型估测第二灌丛样地的第二灌丛地上生物量。
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公开(公告)号：CN112991300B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110296912.8
申请日：2021-03-19
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06T7/00 , G06T17/20 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 一种基于邻域特征的单木骨架提取及可视化方法，属于计算机应用、计算机图形学研究中的林木生长可视化模拟技术领域，主要涉及到计算机科学中的可视化模拟技术。包括外业调查步骤：通过人工测量的方式获取树木实际树高、胸径和枝下高参数；包括单木点云处理步骤：多站式激光点云采集，骨架提取，树叶分离，骨架提取、连续、优化处理；结合外业调查步骤得到的参数验证和单木点云处理步骤的结果进行单木可视化重建。
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公开(公告)号：CN113111504B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202110376198.3
申请日：2021-04-08
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0639 , G06Q10/0637 , G06Q50/02 , G06F111/10
Abstract: 一种基于目标树经营间伐木智能选择算法，具体步骤为：步骤一：判断每个样地的空间分布，确定需要抚育择伐的样地；步骤二：判断树种的空间分布，确定需要抚育的树种；步骤三：判断空间结构单元，确定采伐单元；步骤四：空间单元单株竞争力分析，确定间伐木。采用空间结构参数对每棵树的空间结构进行量化。在此基础上，使用角度标度为间伐木选择了的主要指标，设计了样地择伐选择、树种择伐选择、空间结构单元择伐选择、单株择伐选择的流程和算法，并实现了相应功能。在基于角度尺度的基础上进行间伐木的选择，分别使用三个不同的竞争因子(CI,CII and ZCI)进行间伐木选择，并比较和分析了间伐木的选择结果。
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公开(公告)号：CN116662777A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310637591.2
申请日：2023-05-31
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06F18/2113 , G06F18/2135 , G06F18/27 , G01S7/48
Abstract: 本发明提供了大尺度森林碳储量预估的高维机载LiDAR变量选择方法，属于数据分析领域，本发明提出的方法结合了确定独立筛选技术、相关系数和方差膨胀因子，SPV能较好地处理高维、强相关和强共线性的变量，通过其提取得到的变量不仅是重要变量，而且变量之间是弱相关和弱共线。该发明提出的特征选择方法SPV不仅结合了SIS和VIF的优点，还避免了它们的缺点。即SPV不仅解决了SIS无法保证提取的变量都是重要变量的问题，还解决了变量顺序对VIF回归质量有重大影响的缺陷。总之，SPV选择的变量不仅是具有弱相关性的重要变量，而且具有弱共线性，这不能通过单独使用SIS或VIF来实现。
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公开(公告)号：CN112861336B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110137599.3
申请日：2021-02-01
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 一种角规测定林分断面积虚拟仿真方法，属于计算机程序及森林经理学技术领域。通过构建曲线角规1:1三维模型、确定三维虚拟场景中角规点位置与角规初始姿态、给定调整角规点位置原则、旋转三维场景中角规整体及曲线圈角度、对比曲线圈缺口宽度与胸径宽度、计算林分断面积，实现了三维虚拟场景中角规测定林分断面积的可视化模拟。本发明方法在构建林分三维虚拟场景的基础上，为直观模拟角规测定林分断面积过程提供了一种新方法。
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