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

Inventor： 张亚丽 ,  李明诗 ,  蒋路凡 ,  刘琴琴 ,  王楠 ,  杨博翔 ,  叶鋆泓 ,  彭钰雯 ,  刘嘉薇 ,  张银

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/70 ,  G06V10/58 ,  G06N20/10 ,  G06N20/20

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。

公开(公告)号：CN114565859A

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202210194358.7

申请日：2022-03-01

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 李明诗 ,  张亚丽 ,  叶鋆泓 ,  王楠 ,  杨博翔 ,  刘琴琴 ,  蒋路凡 ,  丁宁 ,  李沐璇 ,  张银

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开一种考虑谐波模型系数和物候参数的森林树种组分类方法，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以及MCCDC系数提取；S4、考虑物候参数以及MCCDC参数的树种组识别。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系数作为树种分类建模的输入变量，提供了区别于传统光谱和纹理特征方法的独特分类数据特征，在一定程度上补偿了仅仅依赖光谱、纹理特征输入时存在“同物异谱”、“异物同谱”现象对分类精度的影响，从而提高了森林树种(组)分类精度。

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

Inventor： 李明诗 ,  张亚丽 ,  蒋路凡 ,  刘琴琴 ,  王楠 ,  杨博翔 ,  叶鋆泓 ,  彭钰雯 ,  刘嘉薇 ,  张银

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/70 ,  G06V10/58 ,  G06K9/62 ,  G06N20/10 ,  G06N20/20

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。

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

Inventor： 苏慧毅 ,  李明诗 ,  彭钰雯 ,  刘嘉薇 ,  李沐璇 ,  丁宁 ,  张银

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。

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

Inventor： 苏慧毅 ,  李明诗 ,  彭钰雯 ,  刘嘉薇 ,  李沐璇 ,  丁宁 ,  张银

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。