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公开(公告)号：CN120032723A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510114372.5
申请日：2025-01-24
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明提供基于无人机激光雷达特征变量的杉木林分生物量模型估测方法，属于模型构建领域，本发明基于广东省154块样地数据，通过变量筛选分别建立一元、多元基础回归模型，以及加入龄组作为变量的混合效应、哑变量生物量回归模型，应用确定系数R2、均方根误差RMSE、残差、总体相对误差TRE等指标评价模型精度。筛选出相关性较高的机载激光雷达变量共41个，最终进入模型的自变量2个。树叶生物量拟合效果最好的是对数混合效应模型，其他林分分项生物量拟合效果最好的是幂函数混合效应模型，使用机器学习模型后模型拟合效果提升(RMSE＝1.080～9.902；R2＝0.855～0.937；TRE＝0.066～0.081)。将检验样本的数据分别代入到训练好的模型检验模型精度，整体具有较好的拟合效果。
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公开(公告)号：CN120032722A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510114334.X
申请日：2025-01-24
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明提供杉木全周期冠幅模型研建方法，属于模型构建领域，本申请构建了单木全生长周期冠幅预测模型。系统分析了冠幅生长的动态特征及其多尺度影响机制。以胸径和树高为核心变量的基础模型较好地反映了树木生长规律，龄组哑变量有效捕捉了冠幅在不同生长阶段的动态变化特征，而混合效应模型的引入显著提升了模型的精度与适用性(R2＝0.717，RMSE＝0.502)，量化了区组和样地效应对冠幅生长的宏观与微观影响。表明环境异质性和随机效应的综合考虑是全生长周期建模的关键，为森林资源的可持续管理和生态系统动态监测提供了重要科学依据。本发明方法和框架适用于其他树种或生态系统，为优化冠幅预测、揭示环境因子作用及提升碳汇评估精度提供了新思路。
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公开(公告)号：CN118887441A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410821479.9
申请日：2024-06-24
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06V10/764 , G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本申请提供基于融合注意力机制和无人机可见光影像的单木树冠检测方法，包括以下步骤：第一步：无人机影像获取无人机正射影像数据；第二步：数据预处理无人机正射影像数据；第三步：优化模型Att‑Mask R‑CNN的主干网络构建；第四步：优化模型Att‑Mask R‑CNN的区域候选网络构建；第五步：优化模型Att‑Mask R‑CNN的多分支网络构建；第六步：单木树冠垂直投影面积估计；第七步：优化模型Att‑Mask R‑CNN的精度验证。该方法是通过优化现有深度学习方法，构建苗景兼用林的单木树冠分割模型并研究其林分结构，为智慧林业以及科学经营提供理论依据。本申请基于高分辨率无人机遥感影像，探究了优化模型Att‑Mask R‑CNN(Attention‑based Mask R‑CNN，基于注意力机制的Mask R‑CNN模型)林区内识别每个树冠和树冠垂直投影面积估测的能力。
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公开(公告)号：CN118840546A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410821577.2
申请日：2024-06-24
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06V10/26 , G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供一种基于改进Mask Scoring R‑CNN的林火检测与分割方法，包括以下步骤：(1)森林火灾模拟：对森林可燃物在规定区域进行森面火灾模拟，并且使用干草、落叶对其助燃；(2)无人机航拍影像采集：使用多旋翼无人机搭载一台可见光相机对林火进行影像采集；(3)林火数据标注：为保证林火分割的质量，将帧间隔数设置为10，采用交互式多边形工具Labelme软件对每个林火目标提取精确的标签区域，包括被遮挡或者是存在于图像边缘的林火目标，同时，为了减少对模型的计算需求，所有图像统一缩放至1280×720分辨率，并以JPEG格式保存；(4)构建改进模型MaskSU R‑CNN：MaskSU R‑CNN主要由特征提取网络、区域候选网络、边界框分类回归和掩膜生成网络组成。
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公开(公告)号：CN118736256A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410821552.2
申请日：2024-06-24
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/26
Abstract: 本申请提供一种基于超像素的森林火灾实时检测方法，涉及机器学习技术领域，包括：(1)图像超像素分割：对林火图像先进行SLIC超像素分割，将位置邻近和颜色相似的像素划分为若干个超像素；(2)代表点选择：鉴于超像素良好的目标边界一致性，将超像素等效为像素，从像素中选择或构造代表点；(3)引入监督信息：将代表点与引入的监督信息进行比对，从而完成火焰检测。本发明分别以超像素的均值、中值和均值与中值的组合构造代表点，在多种场景的12张林火图像上进行了实验验证，相比于向量和矩阵块模式表示方法，该文方法在10张图像上的林火识别率均达到了最高，平均识别率在98.2％以上。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113592882A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110908736.9
申请日：2021-08-09
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机多源遥感的树冠提取方法，包括获取可见光影像和激光雷达点云，以无人机可见光正射影像和激光雷达点云为数据源，采用分水岭分割与面向对象多尺度分割相结合的方法提取不同郁闭度下单木树冠信息，首先采用面向对象多尺度分割法提取无人机可见光影像树冠和非树冠区域，以树冠区域为掩膜提取树冠分布范围；基于无人机激光雷达构建的CHM，采用分水岭分割法得到单木树冠初步分割结果；以分水岭分割的树冠边界为基础，以可见光正射影像亮度值为特征，对可见光正射影像树冠区域进行二次分割，获得优化后的单木树冠边界信息，大大的增加了对遥感树冠提取的准确性。
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公开(公告)号：CN113592882B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110908736.9
申请日：2021-08-09
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06T7/11 , G06T7/12 , G06V20/17 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机多源遥感的树冠提取方法，包括获取可见光影像和激光雷达点云，以无人机可见光正射影像和激光雷达点云为数据源，采用分水岭分割与面向对象多尺度分割相结合的方法提取不同郁闭度下单木树冠信息，首先采用面向对象多尺度分割法提取无人机可见光影像树冠和非树冠区域，以树冠区域为掩膜提取树冠分布范围；基于无人机激光雷达构建的CHM，采用分水岭分割法得到单木树冠初步分割结果；以分水岭分割的树冠边界为基础，以可见光正射影像亮度值为特征，对可见光正射影像树冠区域进行二次分割，获得优化后的单木树冠边界信息，大大的增加了对遥感树冠提取的准确性。
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公开(公告)号：CN113591766A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110910033.X
申请日：2021-08-09
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种无人机多源遥感的树种识别方法，包括获取可见光图像和激光雷达点云，分别对激光雷达点云和可见光图像进行预处理；将所述激光雷达点云的冠层高度模型通过局部最大值法探测树顶后用分水岭法分割树冠得到分割后的树冠边界；以分割后的树冠边界为外边界，以可见光正射影像亮度值和激光雷达冠层高度模型(CHM)为特征，获得树冠数据集和样本数据集；通过卷积神经网络对所述树冠数据集和样本数据集进行迁移学习和集成学习后输出识别树种结果。本发明综合应用无人机可见光遥感图像和激光雷达点云，采用深层CNN模型进行迁移学习，输入深层卷积神经网络迁移学习和集成学习进行树种识别的方法，增加了对无人机遥感树种识别的准确性。
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公开(公告)号：CN113045139A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110340483.X
申请日：2021-03-30
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明针对泸沽湖大草海的现有问题，提供一种泸沽湖大草海退化湿地的生态修复方法。包括：在湿地边缘构建景观生态护岸带；在大草海的中北部水生植物生长密集或板结的区域架构大草海水生植物景观斑块；针对大草海湿地进行水体循环设计。本方案根据山水林田湖草综合治理，对恢复泸沽湖草海湿地的生态环境具有显著效果。
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公开(公告)号：CN113045138B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110340241.0
申请日：2021-03-30
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明针对泸沽湖大草海的现有问题，提供一种针对泸沽湖大草海退化湿地设计的多级斑块过滤湿地系统，该系统包括：生态驳岸系统和至少两个个斑块，所述生态驳岸系统包括至少三级过滤子系统，所述斑块内设置有至少一个滤水池和至少一个渗透井。本系统划分成为多层级、多斑块的湿地系统，达到水体的滞留与净化功能，经过多层次的滞留与过滤，水中污染物会被植物吸收或经过与微生物反应产生分解作用，从而达到净化水体，恢复水生态的目的，对恢复泸沽湖草海湿地的生态环境具有显著效果。
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