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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明提供了一种基于GF‑6WFV和GF‑3FSⅡSAR数据的森林生物量反演方法和设备，并结合地面调查数据和DEM数据，提取极化分解参数等特征因子并利用随机森林—递归特征消除法筛选，构建随机森林回归模型以反演森林生物量。本发明提供的方法可以解决联合国产光学遥感卫星和国产雷达卫星研究较少、缺乏利用极化雷达植被指数等极化分解参数、缺少针对国产GF‑3双极化数据极化分解特征值处理的明确性技术方法的技术问题，有助于提高森林生物量反演精度。
主权项：1.基于GF-6WFV和GF-3FSⅡSAR数据的森林生物量反演方法，其特征在于，包括以下步骤：1在研究区域地面上布设样点，测量样点内的林分参数，并基于林分参数计算样点内森林生物量；2获取研究区域范围的GF-6WFV影像数据、GF-3FSⅡSAR影像数据和DEM数据，并对其进行预处理；3从预处理后的GF-6WFV影像数据、GF-3FSⅡSAR影像数据和DEM数据中提取特征因子；4将样点内森林生物量作为响应变量，样点内归一化处理后的特征因子作为预测变量组成训练数据，构建反演森林生物量的随机森林回归模型；5利用随机森林-递归特征消除法基于各个特征因子的重要性得分进行特征选择，获得最优特征因子集；6将最优特征因子集作为输入变量，进行随机森林回归模型训练，调整参数，确定使模型误差最小时的最优参数，得到最优随机森林回归模型；7通过最优特征因子集和最优随机森林回归模型逐像元反演研究区域全域的森林生物量，得到森林生物量分布图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于GF-6 WFV和GF-3 FSⅡSAR数据的森林生物量反演方法和设备
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