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申请/专利权人：宁波大学
摘要：本发明涉及一种星空地协同的滨海湿地盐沼植被碳储量估算方法，包括获取哨兵光学影像和无人机多光谱影像，并获取植被参数；使用决策树方法进行盐沼植被分类，获取每种盐沼植被的植被覆盖区域；采用线性回归模型分段反演，对每种盐沼植被的野外样本生物量构建反演模型；通过碳转化系数将植被生物量转化为植被碳储量。本发明的有益效果是：本发明具有更高的反演精度和空间覆盖率、更低的成本和更快的处理速度。通过本发明，可以更好地了解湿地生态系统中植被碳库的动态变化，为湿地碳循环和生态保护提供科学依据。
主权项：1.一种星空地协同的滨海湿地盐沼植被碳储量估算方法，其特征在于，包括：步骤1、获取哨兵光学影像和无人机多光谱影像，并获取植被参数，所述植被参数包括野外样地的植被生物量、凋落比、根冠比和碳转化系数；步骤2、根据所述哨兵光学影像和无人机多光谱影像，使用决策树方法进行盐沼植被分类，获取每种盐沼植被的植被覆盖区域；步骤3、采用线性回归模型分段反演，对每种盐沼植被的野外样本生物量构建反演模型；步骤3包括：步骤3.1、通过线性回归模型筛选和分析无人机多光谱影像的波段，获取与野外生物量样本与无人机多光谱影像之间最优的反演模型，并生成基于无人机多光谱影像的高分辨率地上生物量地图；步骤3.2、将高分辨率地上生物量地图降采样至低分辨率地上生物量地图，并随机采样生成基于无人机地上生物量样本集；步骤3.3、通过线性回归模型筛选和分析哨兵光学影像的波段，获取与无人机地上生物量样本与哨兵光学影像之间最优的反演模型，并生成基于哨兵光学影像的低分辨率地上生物量地图；利用5种遥感植被指数构建生物量反演模型，表示为： 上式中NDVI为植被指数，GNDVI为修正归一化差异水体指数，NDRE为归一化差异红边植被指数，OSAVI为优化土壤调节植被指数，LCI为叶面叶绿素指数；ρNIR为近红外波段的反射率值，ρRed为红波段的反射率值；ρGreen为绿波段的反射率值，L为调整参数，ρRE为植被红边波段的反射率值；步骤4、通过碳转化系数将植被生物量转化为植被碳储量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波大学 一种星空地协同的滨海湿地盐沼植被碳储量估算方法
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