[发明专利]一种综合三类数据源联合反演森林地上生物量的方法

摘要

本发明公开一种综合高分辨率CCD数据、高光谱影像数据和激光雷达点云数据联合反演森林地上生物量的方法，具体地说，是指一种首先对机载高分辨率CCD影像进行几何校正、拼接预处理，对高光谱影像进行几何校正、大气校正预处理，对激光雷达点云数据进行滤波，插值生成数字地形模型，点云数据归一化处理；然后分别基于预处理后的三个数据源提取纹理特征、光谱特征和点云结构特征；最后，结合地面实测数据和提取的特征变量分别构建模型以预测森林地上生物量的方法。本发明对亚热带天然次生林的森林地上生物量进行提取，与使用其他相近遥感方法进行地上生物量估算结果相比，其相对均方根误差降低了10％以上。

主权项

1.一种综合三类数据源联合反演森林地上生物量的方法，其特征在于：包括以下步骤：1)借助航空飞机分别采集高分辨率CCD影像数据，高光谱影像数据以及激光雷达点云数据；在地面设置样地，并在样地中记录树种并计数，同时测量每木的胸径及树高；地上生物量通过异速生长方程结合每木胸径和树高进行计算；2)对高分辨率CCD影像数据和高光谱影像数据分别结合地面实测数据进行校正；同时对激光雷达点云数据做归一化处理；3)根据步骤2)中的预处理结果对三类数据分别提取特征变量；对高分辨率CCD影像数据提取纹理特征变量；对高光谱影像数据提取光谱特征变量；对激光雷达点云数据提取点云结构特征变量；4)根据步骤3)中提取的特征变量首先筛选特征变量之间相关性低于0.6的特征变量，然后进一步筛选特征变量与森林地上生物量相关性高于0.6的特征变量；5)将地面实测森林地上生物量作为因变量，将各特征变量作为自变量，建立随机森林模型，该随机森林模型内设置多组决策树，整体随机森林模型由多组决策树构成；6)在随机森林模型中，每一个决策树“种植”和“生长”的规则如下：设定训练集中的样本个数为N，然后通过有重置的重复多次抽样来获得这N个样本，这样的抽样结果将作为生成决策树的训练集；如有M个输入变量，每个节点都将随机选择m个特定的变量，该m

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