公开(公告)号：CN116416525A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310352892.0

申请日：2023-04-04

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 牟超 ,  崔晓晖 ,  陈志泊 ,  韦脉脉 ,  杨世杰

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/044 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种基于多源多模态技术的城市植被固碳能力的估算方法，涉及机器学习以及遥感领域。包括如下步骤：首先，直接获取研究区域历史遥感数据、光合有效辐射(Photosynthetically Active Radiation，PAR)数据以及路网(OpenStreetMap)数据，形成初始无标签数据集；其次，利用MAE预训练模型与RNN预训练模型，分别对波段数据和PAR数据进行训练；再次，将最新一天数据输入训练过后的模型，得到重建数据；最后，将重建数据输入NPP function模型，完成对城市植被固碳能力的精准模拟。本发明利用获取成本较低的多源数据和大规模深度神经网络结合，在遥感标注数据不足、城市植被季节性变化明显的情况下，依然可以实现低成本、精准地估算城市植被固碳能力。