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申请/专利权人：四川省生态环境科学研究院
摘要：本发明涉及植被碳汇遥感定量估算技术领域，公开了一种基于模型融合的植被净初级生产力遥感估算方法，包括获取待测区域的数字高程模型数据、数字地貌数据集、土地利用数据、气象再分析陆面产品数据和遥感影像数据，并进行数据预处理；对预处理后的数据提取满足数据覆盖条件的植被样点；利用地形校正后的生态系统过程模型计算植被样点的植被净初级生产力作为标签；根据预处理后的数据分别提取植被样点的遥感生态因子、气象因子、区位因子、地形地貌因子和土地利用因子作为特征变量，进行机器学习模型训练；利用训练后的机器学习模型估算待测区域的植被净初级生产力。本发明能够提高植被净初级生产力预测的准确性和解释性。
主权项：1.一种基于模型融合的植被净初级生产力遥感估算方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待测区域的数字高程模型数据、数字地貌数据集、土地利用数据、气象再分析陆面产品数据和遥感影像数据，并进行数据预处理；对预处理后的数据提取满足数据覆盖条件的植被样点；利用地形校正后的生态系统过程模型计算植被样点的植被净初级生产力；根据预处理后的数据分别提取植被样点的遥感生态因子、气象因子、区位因子、地形地貌因子和土地利用因子；以植被样点的遥感生态因子、气象因子、区位因子、地形地貌因子和土地利用因子作为特征变量，以植被样点处利用地形校正后的生态系统过程模型计算的植被净初级生产力作为标签，进行机器学习模型训练；利用训练后的机器学习模型估算待测区域的植被净初级生产力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川省生态环境科学研究院 一种基于模型融合的植被净初级生产力遥感估算方法
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