公开(公告)号：CN104656098A

公开(公告)日：2015-05-27

申请号：CN201510056042.1

申请日：2015-02-03

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 曹林 ,  徐婷

IPC: G01S17/89

CPC classification number: G01S17/89 ,  G01S7/48

Abstract: 本发明公开了一种遥感森林生物量反演的方法，该方法在对遥感数据预处理的基础上，分别从LiDAR点云（包含冠层三维空间信息）及多光谱（包含冠层上表面的光谱信息）数据中提取植被冠层的特征变量；通过相关性分析筛选以上LiDAR点云和多光谱特征变量，并结合地面实测生物量信息通过逐步回归模型反演地上和地下生物量。通过本发明构建的北亚热带森林生物量的优化反演模型可将模型“决定系数”R2提高3-24%；并可高精度估算森林生物量，将“相对均方根误差”rRMSE降低2-10%。可应用在林业调查、森林资源监测、森林碳储量评估及森林生态系统的研究等领域，并为森林可持续经营及森林资源的综合利用提供定量化的数据支持。

公开(公告)号：CN104656098B

公开(公告)日：2018-04-13

申请号：CN201510056042.1

申请日：2015-02-03

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 曹林 ,  徐婷

IPC: G01S17/89

Abstract: 本发明公开了一种遥感森林生物量反演的方法，该方法在对遥感数据预处理的基础上，分别从LiDAR点云（包含冠层三维空间信息）及多光谱（包含冠层上表面的光谱信息）数据中提取植被冠层的特征变量；通过相关性分析筛选以上LiDAR点云和多光谱特征变量，并结合地面实测生物量信息通过逐步回归模型反演地上和地下生物量。通过本发明构建的北亚热带森林生物量的优化反演模型可将模型“决定系数”R2提高3‑24%；并可高精度估算森林生物量，将“相对均方根误差”rRMSE降低2‑10%。可应用在林业调查、森林资源监测、森林碳储量评估及森林生态系统的研究等领域，并为森林可持续经营及森林资源的综合利用提供定量化的数据支持。