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申请/专利权人：西南林业大学

摘要：本发明涉及森林地上生物量估测技术领域，公开了一种整合Meta分析提高Landsat数据在大尺度森林生物量估计效率的方法，从已经公开发表经过同行评议的出版物中获取了基于全球森林样地得到的估计结果，增加了样本的数量，扩大了取得样本的地理范围及样本量，使基于meta分析方法得到的结果比以往基于有限样地的方法更具普适性。在估计变量的选择上使用随机森林算法进行变量的选择，受估计数据异常值的影响较小，保证了得到变量的强健性。在估计数据的选择上使用的是在相关研究中广泛使用的开源数据，从而降低了数据使用的成本。能够稳定、高效、低成本地进行大范围的森林地上生物量估计，进而为地区的碳汇政策制定提供准确的数据支持。

主权项：1.一种整合Meta分析提高Landsat数据在大尺度森林生物量估计效率的方法，其特征在于，所述方法，包括以下步骤：S1：从文献数据库中获取并筛选满足Meta分析要求的若干个研究案例；S11：针对“使用Landsat数据的森林地上生物量估计”这一主题，从文献数据库中获取与该主题的满足关联度条件的研究案例集；其中，所述文献数据库包括中国知网和webofscience数据库；S12：基于PRISMA规范和关键词搜索规则从所述研究案例集中进行筛选，获得若干个研究案例；其中，所述关键词搜索规则包括关键词搜索范围和搜索关键词，所述关键词搜索范围被配置为研究案例的摘要，所述搜索关键词包括“AGB”、“forest”和“Landsat”；S2：采用人工统计的方式对若干个研究案例中利用Landsat数据进行森林地上生物量估计的常见变量进行识别与提取，使用Meta分析进行研究案例的效应值和案例内方差计算；S3：获取森林地上生物量估计所需的估计参考数据；其中，所述估计参考数据包括气候、地形、Landsat多光谱数据、样地分郁闭度和林龄数据；S4：基于森林地上生物量估计的常见变量对估计参考数据进行相应变量值计算，并根据样地得到的胸径、树高计算样地内的地上生物量；S5：使用随机森林算法筛选相应变量值并与地上生物量进行变量筛选及模型构建，并根据构建的最佳模型绘制研究区森林的地上生物量分布图，具体包括：S51：以样地实测地上生物量为应变量，以计算的相应变量值为自变量进行基于随机森林算法的变量筛选和模型构建；S52：使用十折交叉验证得到的拟合系数、均方根误差和平均误差、平均绝对误差、平均相对绝对误差为评价标准进行模型效率的判断S53：基于计算的效应值和构建模型的拟合性与误差值确定最佳模型；S54：利用最佳模型绘制研究区森林的地上生物量分布图。

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百度查询： 西南林业大学 整合Meta分析提高Landsat数据在大尺度森林生物量估计效率的方法