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森林郁闭度和树种类型同步检测方法、系统及计算机程序: 本发明公开了一种森林郁闭度和树种类型同步检测方法，包括以下步骤：获取试验区的无人机多源遥感数据，构建样本数据集；根据样本数据集，基于多任务学习构建多任务神经网络模型并进行训练，获得森林郁闭度和树种类型同步检测模型；获取待...; 郭颖陈尔学田昕徐恩恩杨宇迪柴国奇郭宇娟

基于星载激光雷达ICESat–2/ATLAS数据的森林郁闭度估测研究被引量：2: 2024年; 以云南香格里拉市为研究区,基于ICESat–2/ATLAS数据,采用随机森林回归、梯度提升树回归及最近邻回归的方法分别建立遥感森林郁闭度估测模型,选择最优模型反演研究区光斑内的森林郁闭度。结果表明:采用随机森林建模估测森林郁闭度时效果最好,其R^(2)为0.9446,RMSE为0.0560,P为90.60%。研究得到香格里拉市内74873个有效林地光斑对应的郁闭度预测值,结合光斑中心坐标得到全市内所有光斑森林郁闭度的空间分布图。研究结果可为低纬度高海拔地区森林郁闭度遥感估测提供参考。; 魏治越李浩舒清态席磊宋涵玥邱霜杨泽至; 关键词：激光雷达郁闭度

基于星载光子计数雷达数据的森林郁闭度估测模型优化: 2024年; 【目的】旨在评估星载光子计数雷达数据估测森林郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)的潜力,为优化森林管理规划提出一种高效率、低成本估测区域尺度FCC的新技术方法。【方法】研究以星载激光雷达ICESat-2/ATLAS光子点云数据为信息源,以滇西北生态脆弱区香格里拉为研究区,结合54块地面实测样地数据,在前期对点云数据进行去噪、分类等预处理的基础上,对研究区74808个有林地光斑冠层参数进行提取(共计59个),使用支持向量机的递归特征消除算法(SVM-RFE)优选特征变量,采用普通克里格(OK)插值出区域尺度特征变量的空间分布,基于贝叶斯优化(BO)算法改进后的随机森林(RF)、K-最近邻值法(KNN)、梯度回归(GBRT)模型建模,以决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、总体预测精度(P)、残差平方和(R_(SS))和相对均方根误差(R_(RMSE))作为模型评价指标,以此构建研究区FCC估测模型。【结果】1)由ICESat-2/ATLAS提取的光斑冠层参数经SVM-RFE优选后,6个(asr、n_toc_photons、n_ca_photons、h_min_canopy、toc_roughness、photon_rate_can)冠层参数的平均交叉验证精度高为0.60,可作为OK插值变量;2)以优选的冠层参数作为OK插值变量拟合最佳半方差函数,所有变量的块金效应(SR<25%)较弱,具有强烈的空间自相关性,除asr变量的最佳拟合模型为球状模型(R^(2)=0.689,R_(SS)=2.05×10^(-6),R_(RMSE)=0.1602)外,其余5个变量的最佳拟合模型均为指数模型(R^(2),0.71~0.93;R_(SS),2.34×10^(-9)~1.54×10^(-4);R_(RMSE),0.0239~0.1886);3)在BO-RF、BO-GBRT、BO-KNN郁闭度估测模型中,以BO-RF模型综合建模精度最高(R^(2)=0.73,RMSE=0.09、P=80.13%),可作为研究区FCC遥感估测模型;4)使用BO-RF模型估测的研究区FCC进行空间制图,均值为0.53,主要分布在0.3~0.6之间,占比77.44%。FCC高值区域总体呈现出由东南向北延伸分布的趋势,与研究区森林资源分布情况基本一致。【结论】该方法可为优�; 周文武舒清态胥丽高应群国朝胜魏治越邱霜宋涵玥; 关键词：贝叶斯优化算法机器学习方法 SVM-RFE 半方差函数

基于无人机LiDAR点云和光学遥感影像的森林郁闭度估测研究: 张明洋

滇西北森林郁闭度估测模型——基于全球生态系统动力学调查多波束激光雷达数据被引量：1: 2024年; 探究全球生态系统动力学调查(GEDI)多波束激光雷达数据估测区域森林郁闭度(FCC)的潜力,对于评估森林生态系统状态和林分环境具有重要作用。选取滇西北典型生态脆弱区香格里拉为研究区,以GEDI波形数据为信息源,提取46245个有林地光斑参数,使用经验贝叶斯克里金法(EBK)获取光斑参数在研究区未知空间的连续分布,结合54块实测样地数据,采用支持向量机的递归特征消除法(SVM⁃RFE)、随机森林(RF)和Pearson分析分别优选特征变量,基于贝叶斯优化(BO)随机森林回归模型(BO⁃RFR)、贝叶斯优化梯度回归模型(BO⁃GBRT)和偏最小二乘法(PLSR)研建森林郁闭度最佳估测模型。结果表明:(1)EBK法预测精度高,估测结果可靠,R2:0.20—0.92,RMSE:0.004—2812.912,MAE:0.003—1996.258,MRE:0.007—4.423;(2)基于不同特征优选方法筛选的特征变量和数量略有差异,SVM⁃RFE法优选出6个参数(cover、pai、sensitivity、rv_a1、rv_a4、rg_a4)的平均交叉验证精度达0.84,RF法以贡献度5%为阈值筛选出5个参数(cover、pai、pgap_theta_error、modis_treecover、modis_nonvegetated),Pearson法以相关性大于0.3且在0.01水平显著优选出5个参数(cover、pai、rv_a5、rg_a5、pgap_theta_error);(3)不同特征变量优选方法筛选的建模参数研建估测模型精度差异性较大,以SVM⁃RFE和RF方法优选参数构建估测模型的精度更佳,SVM⁃RFE方法优选参数研建估测模型精度变化相对稳定,以RF方法中的BO⁃GBRT模型为最佳FCC估测模型(R2=0.85、RMSE=0.069,P=86.5%);(4)采用BO⁃GBRT模型估测研究区森林郁闭度和空间制图,与GEDI pai参数预测的FCC具有较高空间相关性达0.53,FCC均值分别为0.58、0.61,主要分布在0.4—0.7,分别占比65.45%、51.79%。研究区森林郁闭度主要处于中度郁闭,北部区域主要为高度郁闭区,与研究区植被覆盖度的空间分布具有一致性,说明使用GEDI数据估测森林郁闭度的方法具有可行性; 周文武舒清态胥丽杨正道高应群吴再昆夏翠芬顾纯僖李华; 关键词：贝叶斯优化算法

基于多源遥感数据及几何光学模型的森林郁闭度估测被引量：1: 2023年; 森林冠层郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)是评估森林资源的重要因素,准确估算森林郁闭度对森林经营和管理具有重要意义。基于Li-Strahler几何光学模型,无人机激光雷达和高分六号宽幅(GF-6 Wide Field of View,GF-6 WFV)数据估测森林郁闭度,并针对混合像元的问题提出了一种可靠的方法。首先,利用无人机激光雷达衍生的高精度森林结构参数计算无人机飞行覆盖区域的光照背景分量。然后,利用连续最大角凸锥(Sequential Maximum Angle Convex Cone,SMACC)算法及线性光谱分解模型对GF-6 WFV进行混合像元分解,确定研究区最优场景分量。最后,利用Li-Strahler几何光学模型估测研究区域森林冠层郁闭度,并利用野外样地实测数据进行精度验证。结果表明:估测郁闭度与实测郁闭度之间的决定系数(R^(2))为0.6928,均方误差根(RMSE)为0.0594,总体精度为93.4%,Li-Strahler几何光学模型可以有效的在森林郁闭度反演中发挥作用。; 王鹏杰田昕陈树新苏勇王海熠马超; 关键词：森林郁闭度混合像元分解

基于多源遥感数据的森林郁闭度反演: 罗俊杰

基于多源遥感数据协同的滇西北森林郁闭度估测被引量：8: 2023年; 森林郁闭度(FCC)是评价森林资源和生物多样性的重要参数,利用多源遥感协同手段以较小成本高精度实现区域FCC反演是当前研究热点。本研究以星载激光雷达ICESat⁃2/ATLAS为主要信息源,结合54块实测样地数据,采用贝叶斯优化(BO)算法改进后的随机森林(RF)、K⁃最近邻值法(KNN)、梯度回归(GBRT)模型获取光斑尺度ATLAS光斑内FCC,协同多源遥感影像Sentinel⁃1/2及地形因子基于BO算法优化后的全连接深度神经网络模型(DNN)进行区域尺度的滇西北香格里拉市FCC遥感估测。结果表明:在提取的50个ATLAS激光雷达光斑参数指标中,经RF特征变量优选后,6个特征参数(乔木冠层百分比、冠层顶光子相对高度的标准差、冠层高度最小值、区段内98%冠层高度值与冠层高度中位数的差值、冠层顶部光子数、表观反射率)贡献率较大,可作为光斑尺度遥感估测模型变量。在BO⁃RF、BO⁃KNN、BO⁃GBRT模型中,以BO⁃GBRT模型估测的FCC结果最优,留一交叉验证的决定系数(R^(2))为0.65、均方根误差(RMSE)为0.10、绝对残差均值(RS)为0.079,预测精度(P)为0.792,可作为研究区有林地74808个ATLAS光斑的FCC估测模型。以有林地ATLAS光斑尺度FCC值作为区域尺度BO⁃DNN模型的大样本数据,联合多源遥感因子进行研究区FCC估测,十折交叉验证的BO⁃DNN模型验证精度为R^(2)=0.47、RMSE=0.22、P=0.558。使用BO⁃DNN模型估测及普通克里格(OK)插值的研究区FCC均值分别为0.46、0.52,主要分布在0.3~0.6,分别占比77.8%、81.4%。直接通过OK插值方法获取FCC效率较高(R^(2)=0.26),但预测精度明显低于BO⁃DNN模型(R^(2)=0.49)。FCC高值区域在研究区由西北向东南贯穿分布,北部地区和东南部分别为FCC高值、低值主要分布区。基于ICESat⁃2/ATLAS高密集光斑进行山地FCC估测具有一定优势,以光斑尺度的小样本数据估测结果可作为区域尺度深度学习模型的大样本数据,�; 周文武舒清态王书伟杨正道罗绍龙胥丽肖劲楠; 关键词：贝叶斯优化算法

基于多源遥感数据的森林郁闭度估测研究: 森林冠层郁闭度（forest canopy closure,FCC）是评估森林资源的重要因素,准确估算森林郁闭度对森林经营和管理具有重要意义。传统的森林郁闭度测量存在许多局限,遥感技术的广泛普及也为我国进行大范围森林郁闭...; 王鹏杰; 关键词：多源遥感数据森林郁闭度

一种基于几何光学模型的森林郁闭度反演方法: 本发明公开一种基于几何光学模型的森林郁闭度反演方法，包括步骤：1)基于影像真实地表反射率计算NDVI值，提取NDVI值在0‑0.05之间的区域作为纯裸地(光照背景)像元，0.95‑1之间的区域作为纯植被覆盖(光照树冠)像...; 徐敏曹春香杨欣慰

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