公开(公告)号：CN112381133A

公开(公告)日：2021-02-19

申请号：CN202011254927.X

申请日：2020-11-11

Applicant: 西南林业大学

Inventor： 舒清态 ,  谢福明 ,  赵耘 ,  赖虹燕

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/11

Abstract: 本发明公开了一种森林地上生物量遥感估测中合理样本数的确定方法，以高山松、云冷杉2个树种为研究对象，结合Landsat 8影像和地面调查样地数据，基于地统计学半方差函数理论，以k‑NN遥感估测模型为案例，以均方根误差为评价指标，计算得到了高山松和云冷杉模型精度最佳时的样本数量大小，确定了一个合理的样本数量范围。本发明为了探讨定量遥感反演中样本数量的不确定性，基于地统计学半变异函数理论和k‑NN模型，分析了样本数量在森林地上生物量估测中的不确定性影响，为传统定量遥感反演中样本数量难以确定的问题提供了参考依据。

公开(公告)号：CN112380980A

公开(公告)日：2021-02-19

申请号：CN202011264116.8

申请日：2020-11-12

Applicant: 西南林业大学

Inventor： 舒清态 ,  王强 ,  赵耘 ,  孙扬 ,  赖虹燕

IPC: G06K9/00 ,  G06F17/11 ,  G01N21/55

Abstract: 本发明公开了一种人工龙竹林叶面积指数遥感估测最优观测尺度的选择方法，以大型丛生龙竹为研究对象，结合GF‑2遥感影像和地面样地LAI调查数据，基于地统计学半方差函数理论，得出LAI遥感估测最佳空间尺度；以偏最小二乘回归模型作为LAI遥感估测结果最佳尺度选择验证模型，以均方根误差、决定系数和估测精度为PLS模型不同尺度LAI估测结果评价指标，得到基于PLS模型的丛生龙竹LAI遥感监测的最佳观测尺度。本发明以球状模型作为地统计学变异函数理论模型，对丛生龙竹LAI遥感估测最优观测尺度选择进行求算；同时使用PLS模型对丛生龙竹LAI在不同观测尺度下估测精度进行了分析，以确定PLS模型LAI遥感估测精度最高时所对应的观测尺度。