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公开(公告)号：CN117538847A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311521535.9
申请日：2023-11-15
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明公开了一种星载激光雷达自适应波形分解提取冠层高度的方法，包括：获取回波信号，对回波信号进行动态噪声去除获取有效信号；对有效信号进行平滑处理，并对经过平滑处理的有效信号进行分析，获取若干个子波信号；基于若干个子波信号计算回波总能量，基于回波总能量确定分解参数；基于分解参数对回波信号进行分解，获取冠层高度。本发明公开了一种星载激光雷达自适应波形分解提取冠层高度的方法，其具有更高的提取效率，相较于传统波形分解方法，能够自动化的完成背景噪声动态去除及森林高度提取，可以在一定程度上减少因坡度问题带来的波形展宽效应，提高森林冠层高度的提取精度。
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公开(公告)号：CN118968310B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411184035.5
申请日：2024-08-27
Applicant: 中南林业科技大学 , 湖南省测绘科技研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种基于多源影像的红树林分类方法，所述方法包括：获取待分类地区的多源遥感影像数据，对所述多源遥感影像数据进行预处理；获取预处理后光学遥感影像数据的光谱特征和水体指数和预处理后的雷达遥感影像数据VH波段，根据光谱特征、水体指数和VH波段构建新型红树林指数；使用高斯混合模型对待分类地区进行训练，得到红树林分类结果。该方法采用多源遥感影像作为数据源进行分类，能抑制天气干扰以及受潮汐的影响，挖掘出更多波段中可用的植被空间结构信息，结合高斯混合模型，丢弃样本集和预定参数，对抗云雾影响，提高红树林信息提取精度。
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公开(公告)号：CN118334581A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410457617.X
申请日：2024-04-16
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种大范围的油茶林农情物候监测方法，其方法包括以下步骤：从油茶航拍数据中提取油茶树冠信息，并从中抽样选取典型油茶样木；获取无人机对典型油茶样木进行近景拍摄得到的多期物候特征摄像数据；在多期物候特征摄像数据中筛选出需进行识别模型构建的目标图像，利用YOLOV5目标检测网络根据目标图像构建油茶物候特征识别模型，基于油茶物候特征识别模型对所有典型油茶样木进行近景拍摄得到的多期物候特征摄像数据进行油茶物候特征识别，得到物候特征识别数据；根据物候特征识别数据挖掘所述油茶种植区的农情物候规律。因此本发明提供的物候监测方法简单通用、可移植性强，可用于大范围作物物候监测以及相近作物的持续跟踪监测。
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公开(公告)号：CN117576449A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311482468.4
申请日：2023-11-08
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V20/10
Abstract: 本发明属于森林地上生物量估测领域，并公开了一种基于IMC算法的森林地上生物量估测方法，包括：获取待测森林样本的L波段全极化SAR图像数据，对L波段全极化SAR图像数据进行特征提取得到特征集，通过显著性检验法对特征集进行显著性分类，得到显著特征集和非显著特征集；对显著特征集依次进行特征评价和前向特征选择得到最优显著特征集，对非显著特征集进行相关性分析以及相关性排序，分析完成后进行相关性排序，将进行相关性排序后的非显著特征集与最优显著特征集进行融合，得到最优特征集，基于最优特征集进行森林地上生物量估测。本发明技术方案从多个角度评价了特征与森林地上生物量之间的关联，也顾及了特征之间的信息冗余性。
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公开(公告)号：CN105046188A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510172554.4
申请日：2015-04-13
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 一种MODIS混合像元分解森林信息提取方法，综合MOD09A1地表反射率产品和MOD13Q1植被指数产品标准影像，其特征是MODIS不同产品影像具有不同的森林信息，但由于其分辨率低，影像中存在大量混合像元，通过改进端元提纯方法，利用线性混合像元分解模型提取森林信息。本发明的有益效果是，可以在大范围快速提取森林覆盖信息的同时，提高森林制图精度以及森林类型识别精度。信息提取中仅采用MOD09A1地表反射率产品和MOD13Q1植被指数产品，效果理想，简单易行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119131571A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410474254.0
申请日：2024-04-19
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06V20/10 , G01N21/55 , G01N21/01 , G06V10/58 , G06V10/766
Abstract: 本发明公开一种森林蓄积量遥感估测中的饱和度量化方法、装置及介质，其中方法包括：基于FSV的估计值与观测值确定拟合曲线，基于所述拟合曲线确定饱和起点和饱和点；根据所述饱和起点和饱和点评估FSV估测中的饱和水平。本发明提出饱和起点(FSVSP)和估测饱和点(FSVESAT)两个指标用于系统的评估FSV估测中的饱和水平。根据FSV的估测值与实测值的散点图和误差，将FSV的估测值开始出现系统性低估时对应的FSV定义为FSVSP，将饱和引起的误差大于估测随机误差时对应的FSV定义为FSVESAT。当FSV达到FSVSP时，其估测值开始出现系统性的低估现象；当FSV达到FSVESAT时，FSV估计的平均值低于随机误差范围内FSV的最小值，以此实现复杂森林场景中从单遥感变量到多遥感变量饱和水平的定量表达。
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公开(公告)号：CN118968310A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411184035.5
申请日：2024-08-27
Applicant: 中南林业科技大学 , 湖南省测绘科技研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种基于多源影像的红树林分类方法，所述方法包括：获取待分类地区的多源遥感影像数据，对所述多源遥感影像数据进行预处理；获取预处理后光学遥感影像数据的光谱特征和水体指数和预处理后的雷达遥感影像数据VH波段，根据光谱特征、水体指数和VH波段构建新型红树林指数；使用高斯混合模型对待分类地区进行训练，得到红树林分类结果。该方法采用多源遥感影像作为数据源进行分类，能抑制天气干扰以及受潮汐的影响，挖掘出更多波段中可用的植被空间结构信息，结合高斯混合模型，丢弃样本集和预定参数，对抗云雾影响，提高红树林信息提取精度。
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公开(公告)号：CN118169706A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410419047.5
申请日：2024-04-09
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G01S17/88
Abstract: 本发明公开了一种星载激光雷达复合高斯模型分解提取林分平均高方法，方法包括：下载待测样地范围区域内的星载激光雷达的森林资源数据，将获取的星载激光雷达数据作为原始数据；对所述原始数据进行预处理，得到预处理后的原始数据；将所述预处理后的原始数据使用复合高斯模型进行分解，预测林分平均高；分别获取无人机激光雷达获取的待测样地的冠层高度模型和待测样地的样地数据，使用所述样地数据对所述冠层高度模型进行验证，得到验证后的冠层高度模型；使用所述验证后的冠层高度模型对复合高斯模型分解得到的预测林分平均高进行比对，优化提取林分平均高。
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公开(公告)号：CN117475151B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311475702.0
申请日：2023-11-08
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/10 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种结合树顶树干检测与林木模型的机载点云分割方法，具体包括以下步骤：对原始机载点云数据进行预处理，获取目标点云，并生成冠层高度模型；利用冠层高度模型，获取树顶位置；基于目标点云，获取树干位置；将树顶位置和树干位置进行匹配，获取树顶点与树干点的合并点集；利用树顶点与树干点的合并点集，重构合并点集中未匹配的树干点，获取重构后的合并点集；通过林木模型和重构后的合并点集，完成结合树顶树干检测与林木模型的机载点云分割。本发明能够有效处理具有复杂冠层结构的林分，对遮挡木有良好的探测能力，且在不同林分密度下具有优异的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117475151A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311475702.0
申请日：2023-11-08
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/10 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种结合树顶树干检测与林木模型的机载点云分割方法，具体包括以下步骤：对原始机载点云数据进行预处理，获取目标点云，并生成冠层高度模型；利用冠层高度模型，获取树顶位置；基于目标点云，获取树干位置；将树顶位置和树干位置进行匹配，获取树顶点与树干点的合并点集；利用树顶点与树干点的合并点集，重构合并点集中未匹配的树干点，获取重构后的合并点集；通过林木模型和重构后的合并点集，完成结合树顶树干检测与林木模型的机载点云分割。本发明能够有效处理具有复杂冠层结构的林分，对遮挡木有良好的探测能力，且在不同林分密度下具有优异的鲁棒性。
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