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公开(公告)号：CN109164459A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810864245.7
申请日：2018-08-01
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种结合激光雷达和高光谱数据对森林树种分类的方法，属于森林资源监测技术领域。本发明首先对获取的激光雷达点云数据进行去噪、归一化，然后通过激光雷达点云数据中的点云距离的差异提取研究区内的单木冠幅，然后提取高光谱数据中作为分类的变量特征，结合提取的单木冠幅，将高光谱特征在冠幅内进行统计与汇总，以汇总过后的特征均值作为训练样本对树种利用随机森林算法进行分类，具有效率高、精度高的优点，本发明的方法不仅利于特征变量的机理解释，也易于通过方法移植应用于天然林和次生林等。
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公开(公告)号：CN109031344A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810869943.6
申请日：2018-08-01
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01S17/89
CPC classification number: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种全波形激光雷达和高光谱数据联合反演森林结构参数的方法，先对机载全波形激光雷达数据进行去噪、平滑、强度校正、滤波，插值生成数字地形模型，点云及波形数据高度归一化处理；对高光谱影像进行辐射定标、大气校正、几何校正预处理；然后，分别基于归一化点云和波形数据、预处理高光谱数据分别提取特征变量；最后，结合地面实测数据和提取的特征变量分别构建多元回归模型以预测各森林结构参数。本发明有助于提高森林结构参数的反演精度，并有效抑制森林覆盖度高、生物量高林分结构参数反演的“饱和”问题。有效增强了森林结构参数反演的能力和精度；与使用其他相近遥感方法进行林分结构参数相比，其相对均方根误差提升了5％以上。
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公开(公告)号：CN108896021A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810879344.2
申请日：2018-08-03
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种基于航空摄影测量点云提取人工林林分结构参数的方法，对机载激光雷达离散点云数据滤波，插值生成数字地形模型，点云数据归一化处理；对真彩色像对特征点进行提取、匹配，进行空三加密生成航空摄影测量点云，使用生成的数字地形模型对航空摄影测量点云数据进行归一化处理；基于归一化航空摄影测量点云提取特征变量；结合地面实测数据和提取的特征变量分别构建多元回归模型以预测各林分结构特征。通过无人机高效获取的高重叠度影像数据，并借助立体摄影测量方法从影像像对中提取三维点云，从而获取森林冠层三维结构特征，有助于提高人工林林分结构参数的反演精度，并有效抑制森林覆盖度高、生物量高林分的结构参数反演“饱和”问题。
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公开(公告)号：CN119832414A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411811210.9
申请日：2024-12-10
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种天然林下植被层识别及其生物量估测方法，属于林分调查技术领域，针对现有技术中简单的统一高度阈值进行植被层划分，并没有考虑林下植被在高度上的变化，不利于林下植被层的准确识别的问题，本发明分析森林冠层点云剖面，基于剖面统计函数构建分界点，自动识别林下植被层；提取多组林下植被层LiDAR点云特征，并进行特征变量优选和建模，高精度地估测林下植被层生物量。本发明考虑了林下植被在垂直和水平上的分布变异，故增强了林下植被层识别的能力和精度。可从根本上增加点云数据的冠层空间结构的刻画能力，进而提高林下植被层识别及其生物量的估算精度。
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公开(公告)号：CN108981616B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810930500.3
申请日：2018-08-15
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机激光雷达经验模型反演人工林有效叶面积指数的方法，属于森林资源调查、森林立地质量评价和森林生产力估测研究领域。本发明将无人机激光雷达原始点云数据进行归一化处理，从归一化点云数据中提取冠层结构特征变量，结合地面实测数据和提取的特征变量，在筛选特征变量的基础上利用统计模型法对研究区内样地尺度的有效叶面积指数进行估测。本发明通过获取无人机激光雷达点云并提取冠层特征变量，并结合地面实测数据，获取特定范围的“面”上连续分布的有效叶面积指数的效率和精度都比较高，通过本发明对人工林有效叶面积指数进行提取，与使用其他相近遥感方法相比，其决定系数提升了5％以上。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108921885B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201810878353.X
申请日：2018-08-03
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种综合高分辨率CCD数据、高光谱影像数据和激光雷达点云数据联合反演森林地上生物量的方法，具体地说，是指一种首先对机载高分辨率CCD影像进行几何校正、拼接预处理，对高光谱影像进行几何校正、大气校正预处理，对激光雷达点云数据进行滤波，插值生成数字地形模型，点云数据归一化处理；然后分别基于预处理后的三个数据源提取纹理特征、光谱特征和点云结构特征；最后，结合地面实测数据和提取的特征变量分别构建模型以预测森林地上生物量的方法。本发明对亚热带天然次生林的森林地上生物量进行提取，与使用其他相近遥感方法进行地上生物量估算结果相比，其相对均方根误差降低了10％以上。
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公开(公告)号：CN105913017A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610219260.7
申请日：2016-04-08
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00657 , G06K2009/00644
Abstract: 本发明公开了一种基于同期双高分辨率遥感影像的森林生物量估算方法，以江苏南部丘陵地区的亚热带天然次生林为方法实施对象，基于同期获得的机载双高分辨率遥感影像数据，首先通过面向对象分割方法进行单木冠幅提取，然后提取5组高光谱特征变量和7个单木冠幅结构统计变量，通过构建多元回归模型估算生物量，最后通过交叉验证法评价模型的精度。该方法是在模型参数已经确定的情况下，随机选取所有样地中的一个样地作为验证样地，而其余样地进行建模，利用拟合得到的模型对随机选取的样地进行验证，循环往复，直至所有样地都验证完毕。充分挖掘同期双高分辨率遥感影像特征从而更加精确地估算森林生物量。
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公开(公告)号：CN105913016A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610219051.2
申请日：2016-04-08
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00657 , G06K2009/00644
Abstract: 本发明公开了一种通过条带LiDAR数据升尺度估算森林生物量的方法，以江苏南部丘陵地区的亚热带天然次生林为方法实施对象，首先从LiDAR条带数据中提取9个特征变量并与地面估算的生物量结合反演条带内的生物量连续分布信息；然后，在条带反演结果区域内采样并与覆盖整个研究区域的Landsat OLI影像特征变量结合，从而升尺度估算整个研究区域的生物量。从而在充分挖掘遥感数据特征信息的基础上，通过一个条带的LiDAR数据在降低林场级生物量估算成本的同时，也提升了遥感方法在该尺度上的生物量估算精度。
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公开(公告)号：CN109146951A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810870109.9
申请日：2018-08-01
Applicant: 南京林业大学
CPC classification number: G06T7/62 , G01S17/89 , G06T5/002 , G06T2207/10044 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机激光雷达孔隙度模型估测银杏人工林叶面积指数的方法，包括：1)对无人机载激光雷达离散点云数据滤波并插值生成数字地形模型，使用生成的数字地形模型对激光雷达点云数据进行归一化处理从而获得归一化后的激光雷达点云数据；2)使用孔隙度模型法对人工林进行样地尺度的叶面积指数估测。本发明通过无人机激光雷达数据结合孔隙度模型法对亚热带典型平原人工林进行叶面积指数估算，具有灵活、快捷、低成本、高质量等优点，能够较好地记录森林冠层结构特征，有效增强叶面积指数反演的能力和精度。验证结果表明，与使用其他相近遥感方法进行叶面积指数估算相比，其决定系数提升了5％以上。
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公开(公告)号：CN108981616A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810930500.3
申请日：2018-08-15
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机激光雷达经验模型反演人工林有效叶面积指数的方法，属于森林资源调查、森林立地质量评价和森林生产力估测研究领域。本发明将无人机激光雷达原始点云数据进行归一化处理，从归一化点云数据中提取冠层结构特征变量，结合地面实测数据和提取的特征变量，在筛选特征变量的基础上利用统计模型法对研究区内样地尺度的有效叶面积指数进行估测。本发明通过获取无人机激光雷达点云并提取冠层特征变量，并结合地面实测数据，获取特定范围的“面”上连续分布的有效叶面积指数的效率和精度都比较高，通过本发明对人工林有效叶面积指数进行提取，与使用其他相近遥感方法相比，其决定系数提升了5％以上。
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