[发明专利]基于多源数据的森林生物量遥感制图方法

权利要求书

1.一种基于多源数据的森林生物量遥感制图方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，根据历史资料数据，选择n种森林类型作为分层指标；

步骤2，按照步骤1中森林类型对样地每种类型进行分层抽样调查，提取中心坐标、单木位置、密度、树高、冠幅和胸径信息；

步骤3，将步骤2中样地调查获取的树高、冠幅和胸径信息转换为森林地上生物量；

步骤4，计算光学遥感数据的年度物候指标、常用遥感指数、缨帽变换相关指标，基于灰度共生矩阵选取纹理特征；

步骤5，对SAR数据进行预处理，获取年均值、中值、标准差和归一化差分指数指标；

步骤6，使用地形特征数据，计算坡度、坡向、高程3个指标；

步骤7，分别使用随机森林和逐步回归方法筛选步骤4、步骤5、步骤6中计算得到的指标，筛选后的指标作为建立森林地上生物量模型的特征变量；

步骤8，使用步骤3计算得到的样地森林地上生物量和步骤7筛选的特征变量构建多元线性回归和随机森林两种森林地上生物量模型；

步骤9，对步骤8得到的两种森林地上生物量模型进行比较，选取最佳模型；

步骤10，利用步骤9得到的最佳模型和森林掩膜绘制研究区森林地上生物量分布图。

2.如权利要求书1所述的一种基于多源数据的森林生物量遥感制图方法，其特征在于：所述步骤3中将样地调查获取的树高、冠幅和胸径信息转换为森林地上生物量是利用生物量异速生长方程实现的。

3.如权利要求书1所述的一种基于多源数据的森林生物量遥感制图方法，其特征在于：所述步骤4中常用遥感指数包括EVI、EVI2、RVI，缨帽变换相关指标包括亮度、湿度、绿度和湿度绿度差值，选取的纹理特征包括均值、方差、同质性、对比度、异质性、信息熵、二阶矩和相关性共8种。

4.如权利要求书1所述的一种基于多源数据的森林生物量遥感制图方法，其特征在于：所述步骤5中预处理包括轨道文件精校、景边噪声去除、热噪声去除、辐射定标、裁切、入射角纠正、多视处理、地形校正。

5.如权利要求书1所述的一种基于多源数据的森林生物量遥感制图方法，其特征在于：所述步骤7中使用随机森林和逐步回归方法筛选指标时，将步骤3计算得到的样地森林地上生物量作为参考值。

6.如权利要求书1所述的一种基于多源数据的森林生物量遥感制图方法，其特征在于：所述步骤8中是将步骤3计算得到的样地森林地上生物量作为因变量，步骤7筛选的特征变量作为自变量，分别建立多元线性回归模型和随机森林模型。

7.如权利要求书1所述的一种基于多源数据的森林生物量遥感制图方法，其特征在于：所述步骤9中最佳模型是使用十折交叉验证方法得到的决定系数与均方根误差两个指标进行选取的。

8.如权利要求书1所述的一种基于多源数据的森林生物量遥感制图方法，其特征在于：所述步骤10中的森林掩膜是使用PALSAR-2Forest/Non Forest产品作为掩膜提取的研究区森林范围。