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公开(公告)号：CN114821349A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210195246.3
申请日：2022-03-01
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种顾及谐波模型系数和物候参数的森林生物量估算方法，包括如下步骤：S1、影像获取及预处理；S2、建立基于多源遥感数据的MCCDC模型；S3、基于逻辑回归方程的森林年物候提取；S4、基于物候参数的森林生物量制图。本发明将基于遥感提取的森林物候参数和所构建的谐波模型MCCDC系数作为树种分类和生物量建模的输入变量，在提高森林树种组制图精度基础上，耦合光学遥感和雷达影像，分树种构建光学‑雷达‑物候模型，一定程度上弥补了传统AGB建模时不区分树种对建模精度的影响的缺陷，从而提高区域尺度森林生物量制图的精度。
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公开(公告)号：CN112395808A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011299207.5
申请日：2020-11-18
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种结合随机森林和协同克里金的生物量遥感制图方法，属于森林资源监测和环境因子调查领域。本发明主要包括：利用国家森林资源连续清查数据，并结合提取样地点在多源遥感影像中对应的各个光谱信息、纹理信息、地形因子作为生物量建模的备选变量；设计了一种随机森林环境下重要变量的选择视图，同时将两种重要度类型综合反映出变量对生物量的预测能力，便于本方案的建模准备；对每个样地点随机森林反演得到的结果与实测数据的残差值，将高程作为协变量，残差作为主变量进行协同克里金插值，模拟得到整个区域随机森林预测结果的残差；采用划分好的测试样本集验证生物量反演精度；区域生物量空间分布制图。
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公开(公告)号：CN110287915B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201910577350.7
申请日：2019-06-28
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出的是一种基于Landsat遥感影像的城市不透水层提取方法，基于改进粒子群算法的自动阈值不透水指数模型（PSO‑UISAT），充分考虑到季节变化和地理空间变化对UIS提取的影响，将不透水层指数、全局最优自动阈值选取和算法综合验证及评价有机结合，构成完备的不透水层提取系统，适用性和可靠性高；该模型将城市指数，阈值自动选取和性能评价融为一体，形成系统，可满足不同季节，不同地理位置的Landsat遥感影像的城市不透水层提取的需求，避免了由于影像的时空差异导致阈值的人工微调和重选的工作，从而提高了不透水层提取的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN115631416B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202211345390.7
申请日：2022-10-31
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/10
Abstract: 本发明公开了一种基于MODIS燃烧数据产品的火灾足迹提取方法，属于遥感技术领域，包括如下步骤：获取MODIS遥感产品中的燃烧数据MCD64A1、土地覆盖类型数据MCD12Q1，并对其进行预处理；采用Jenks自然间断点分类法将每年燃烧像元的日期信息划分为三个频率的火灾期；利用DBSCAN算法，根据每个火灾期像元点的空间位置对燃烧像元进行聚类，提取火灾足迹，获取Jenks‑DBSCAN聚类模型；利用土地覆盖类型数据MCD12Q1，对提取的火灾足迹进行掩膜，去除非可燃像元后，与实地调查得到的火灾事件信息比较，检验模型的准确性，对火灾足迹进行空间分布制图。本发明提供了一种基于MODIS遥感影像燃烧像元的火灾足迹提取方法，结果精度更高，提高了火灾风险的评估、森林火灾管理的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN115631416A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211345390.7
申请日：2022-10-31
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/10
Abstract: 本发明公开了一种基于MODIS燃烧数据产品的火灾足迹提取方法，属于遥感技术领域，包括如下步骤：获取MODIS遥感产品中的燃烧数据MCD64A1、土地覆盖类型数据MCD12Q1，并对其进行预处理；采用Jenks自然间断点分类法将每年燃烧像元的日期信息划分为三个频率的火灾期；利用DBSCAN算法，根据每个火灾期像元点的空间位置对燃烧像元进行聚类，提取火灾足迹，获取Jenks‑DBSCAN聚类模型；利用土地覆盖类型数据MCD12Q1，对提取的火灾足迹进行掩膜，去除非可燃像元后，与实地调查得到的火灾事件信息比较，检验模型的准确性，对火灾足迹进行空间分布制图。本发明提供了一种基于MODIS遥感影像燃烧像元的火灾足迹提取方法，结果精度更高，提高了火灾风险的评估、森林火灾管理的准确性和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113850139A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110986333.6
申请日：2021-08-25
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种基于多源遥感的森林年际物候监测方法，首先，收集所有可用的云量低于80％的卫星遥感影像，然后对不同卫星遥感影像的整合方法进行修正，提高不同传感器的空间和光谱匹配度；接着运用改进的连续变化检测与分类模型，生成每日植被指数曲线；最后，基于每日合成影像采用逻辑回归模型检验增强型植被指数、归一化植被指数和地表水体指数提取最优森林年际SOS。本发明改进不同卫星数据的整合方法，增加观测频率；提出MCCDC模型，将辐射差异纳入考虑范围并优化模型算法，在保证精度的同时缩短计算时间，最终生成每日清晰无云遥感影像；引入3种植被指数估测森林年际SOS，评估不同指数在评估森林SOS的差异。
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公开(公告)号：CN110033499B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201910320973.6
申请日：2019-04-21
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Landsat OLI遥感影像的区域性水体制图方法，包括以下内容：1）普适性水体指数模型构建；2）最佳水体指数阈值自动选取；3）区域性水体提取；4）水体提取结果验证；5）区域性水体制图。本发明在现有水体指数模型基础上，发展了一种适合于Landsat OLI遥感影像的区域水体提取指数模型，采用该模型波段运算后，可以将水体和非水体类型的值域进行有效分离，其中水体表现较为集中的值域范围，并采用了图像熵算法克服时空差异带来的节地物反射率异质性，该算法自动选取最佳水体提取阈值，减少人工确定阈值的不确定性和主观性，提高了水体制图精度和效率。
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公开(公告)号：CN110033499A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910320973.6
申请日：2019-04-21
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Landsat OLI遥感影像的区域性水体制图方法，包括以下内容：1）普适性水体指数模型构建；2）最佳水体指数阈值自动选取；3）区域性水体提取；4）水体提取结果验证；5）区域性水体制图。本发明在现有水体指数模型基础上，发展了一种适合于Landsat OLI遥感影像的区域水体提取指数模型，采用该模型波段运算后，可以将水体和非水体类型的值域进行有效分离，其中水体表现较为集中的值域范围，并采用了图像熵算法克服时空差异带来的节地物反射率异质性，该算法自动选取最佳水体提取阈值，减少人工确定阈值的不确定性和主观性，提高了水体制图精度和效率。
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公开(公告)号：CN117113177A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311043674.5
申请日：2023-08-18
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06F18/232 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种考虑起火点环境特征的林火火源类型识别方法，包括获取MODIS燃烧区域产品、土地覆盖产品和地面林火调查数据后进行预处理，提取得到林火足迹，筛选出与地面调查数据中匹配的林火足迹；深入挖掘每个足迹的信息；利用起火点和中心点时空特性提取变量因子，并分为建模数据集和验证数据集；将林火事件样本数据集筛选出最优变量组合并调试最优模型训练参数，建立火源识别模型后输入验证数据，对模型的火源识别结果与调查报告提供的火源信息精度评价，得出能识别林火事件火源的火点‑模型‑变量组合，使得识别林火事件火源类型的精度更高，进而提高了火灾风险的评估及森林火灾管理的准确性和有效性，可以更加丰富、准确地完善林火事件信息。
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公开(公告)号：CN114821349B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202210195246.3
申请日：2022-03-01
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种顾及谐波模型系数和物候参数的森林生物量估算方法，包括如下步骤：S1、影像获取及预处理；S2、建立基于多源遥感数据的MCCDC模型；S3、基于逻辑回归方程的森林年物候提取；S4、基于物候参数的森林生物量制图。本发明将基于遥感提取的森林物候参数和所构建的谐波模型MCCDC系数作为树种分类和生物量建模的输入变量，在提高森林树种组制图精度基础上，耦合光学遥感和雷达影像，分树种构建光学‑雷达‑物候模型，一定程度上弥补了传统AGB建模时不区分树种对建模精度的影响的缺陷，从而提高区域尺度森林生物量制图的精度。
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