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申请/专利权人：中国矿业大学(北京)
摘要：本发明提供一种基于多源遥感数据的森林地上生物量估算方法、装置及设备。首先，获取森林样地数据并对树种进行分类，以确定不同森林类型的样地生物量，同时将多源遥感影像数据进行合理分类，建立单一遥感变量；其次，根据样地生物量以及单一遥感变量，使用多种不同的机器学习方法构建森林地上生物量模型，对模型进行训练，并从中筛选出最优的机器学习方法；然后，根据样地生物量以及单一遥感变量构建多源遥感变量组合、多源变量重要性组合、多源变量相关性组合、多源变量主成分分析组合；再然后，根据样地生物量以及多源遥感变量组合、多源变量重要性组合、多源变量相关性组合、多源变量主成分分析组合使用所选取最优的机器学习方法分别构建其对应的森林地上生物量模型，通过对模型进行精度对比和模型调参，最终筛选出精度最高的森林地上生物量模型，并使用该模型估算森林生物量。通过此方法可以快速地对多种森林地上生物量模型进行对比和筛选，以筛选出精度最高模型，并且可应用于不同研究区、不同树种森林地。
主权项：1.一种基于多源遥感数据的森林地上生物量估算方法，其特征在于，所述方法包括：获取森林样地数据及其对应的遥感影像数据；根据森林样地数据对树种进行分类，以确定样地生物量；根据森林样地数据，选取相应的多源遥感影像数据分别建立单一遥感变量；以样地生物量为基础数据，以单一遥感变量为特征，使用多种不同的机器学习方法构建森林地上生物量模型，根据模型测试结果评估不同的机器学习方法，选取其中拟合度最高且误差最小的机器学习方法作为最优的机器学习方法；以样地生物量为基础数据，以单一遥感变量为特征，构建多源遥感变量组合、多源变量重要性组合、多源变量相关性组合、多源变量主成分分析组合；以样地生物量为基础数据，以多源遥感变量组合、多源变量重要性组合、多源变量相关性组合、多源变量主成分分析组合为特征，使用所选取最优的机器学习方法分别构建各个特征组合所对应的森林地上生物量模型，通过对模型进行精度对比和模型调参，最终筛选出精度最高的森林地上生物量模型，并使用该模型估算森林生物量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学(北京) 一种基于多源遥感数据的森林地上生物量估算方法、装置及设备
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