一种滨海植被地上生物量的估算方法、计算机设备及介质技术

本发明专利技术公开一种滨海植被地上生物量的估算方法、计算机设备及介质，涉及植被生物量估算领域，方法包括：首先根据倾斜摄影点云数据计算目标区域的郁闭度，根据目标区域的郁闭度对目标区域进行区域类型识别，得到目标区域的区域类型；对于不同区域类型的目标区域，采用不同方法得到目标区域内每颗乔木的生物量计算参数或生物量计算参数组，然后根据目标区域内每颗乔木的生物量计算参数或生物量计算参数组计算目标区域的乔木地上生物量，再将乔木地上生物量、灌木地上生物量以及草本植物地上生物量相加，得到目标区域的地上生物量，提高了植被的地上生物量准确性。了植被的地上生物量准确性。了植被的地上生物量准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种滨海植被地上生物量的估算方法、计算机设备及介质


[0001]本专利技术涉及植被生物量估算领域，特别是涉及一种滨海植被地上生物量的估算方法、计算机设备及介质。

技术介绍

[0002]植被生物量是反映生态系统生态质量的一个重要标准，其是指某一时刻单位面积内实存生活的有机物质（干重）总量。对滨海生态系统典型植被群落的地上部分生物量进行调查统计，据此可以判断样地内各种群生物量在总生物量中所占的比例，是表征滨海生态系统群落健康和评估植被碳储量的最为重要指标之一。目前估算生物量的方法主要包括生物量拓展因子法、蓄积量法和异速生长方程法。但不论是哪种方法都极度依赖于株高、胸径、冠幅等单株三维信息属性的量测。而由于滨海生态系统主要分布于我国东部大陆海岸线及海岛地区，交通相对不便，且受海洋性气候影响较大，导致植被种类、生长状况等与内陆有很大的差异，特别是一些偏远海岛由于人类活动干扰小，形成了群落结构复杂，郁闭性高等特点。利用遥感影像无法获取林下信息等关键生态指标。因此，对于生物量的调查目前仍以现场人工调查为主，不但费时费力，精度也难以保证，在很大程度上影响了我国“蓝碳”评估工作推进。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种滨海植被地上生物量的估算方法、计算机设备及介质，可减少人力消耗，提高生物量计算精度。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0005]一种滨海植被地上生物量的估算方法，所述滨海植被地上生物量的估算方法包括：
[0006]获取目标区域的倾斜摄影点云数据；所述倾斜摄影点云数据由无人机携带相机基于倾斜摄影测量得到；
[0007]根据所述倾斜摄影点云数据计算所述目标区域的郁闭度；
[0008]根据所述目标区域的郁闭度对所述目标区域进行区域类型识别，得到所述目标区域的区域类型；所述区域类型包括单木区域、冠幅不重叠区域和冠幅重叠区域；
[0009]当所述目标区域为所述单木区域时，根据所述倾斜摄影点云数据确定所述目标区域内每颗乔木的生物量计算参数或生物量计算参数组；所述生物量计算参数包括胸径，所述生物量计算参数组包括树高和胸径；
[0010]当所述目标区域为所述冠幅不重叠区域时，根据所述倾斜摄影点云数据确定所述目标区域内每颗乔木的树高与冠幅；对于所述目标区域内每颗乔木，将所述乔木的树高与冠幅输入至训练好的胸径预测模型中，得到所述乔木的胸径；所述训练好的胸径预测模型是以样本乔木的样本树高与样本冠幅为输入，以所述样本乔木的样本胸径为标签，训练得到的模型；
[0011]当所述目标区域为所述冠幅重叠区域时，采用雷达对所述目标区域进行扫描，得到雷达数据，并将所述倾斜摄影点云数据和所述雷达数据进行配准，得到所述目标区域内每颗乔木的生物量计算参数或生物量计算参数组；
[0012]根据所述目标区域内每颗乔木的生物量计算参数或生物量计算参数组计算所述目标区域的乔木地上生物量；
[0013]采用雷达对所述目标区域内乔木冠层下方的区域进行扫描，得到所述目标区域内每颗灌木的灌木生物量计算参数或灌木生物量计算参数组以及草本植物的草本植物生物量计算参数；所述灌木生物量计算参数包括地径；所述灌木生物量计算参数组包括地径和株高；所述草本植物生物量计算参数为所述目标区域内草本植物的总面积；
[0014]根据所述目标区域内每颗灌木的所述灌木生物量计算参数或灌木生物量计算参数组计算所述目标区域内灌木地上生物量；
[0015]根据所述草本植物生物量计算参数计算所述目标区域内草本植物地上生物量；
[0016]将所述乔木地上生物量、所述灌木地上生物量以及所述草本植物地上生物量相加，得到所述目标区域的地上生物量。
[0017]可选的，根据所述目标区域内每颗乔木的生物量计算参数或生物量计算参数组计算所述目标区域的乔木地上生物量，具体包括：
[0018]确定所述目标区域内每颗乔木的树种类型；
[0019]根据所述目标区域内每颗乔木的树种类型以及每颗乔木的生物量计算参数或生物量计算参数组计算每颗乔木的地上生物量；
[0020]将所述目标区域内所有乔木的地上生物量相加得到所述目标区域的乔木地上生物量。
[0021]可选的，确定所述目标区域内每颗乔木的树种类型，具体包括：
[0022]获取所述目标区域内每颗乔木的类别参数；所述类别参数包括冠幅大小、表面体积、粗糙度、植被指数和纹理指数；
[0023]将所述类别参数输入至训练好的树种类型识别模型中，得到所述目标区域内每颗乔木的树种类型；所述训练好的树种类型识别模型是以样本植被的样本类别参数为输入，以所述样本植被的树种类型为标签，训练得到的模型。
[0024]可选的，所述根据所述目标区域内每颗乔木的树种类型以及每颗乔木的生物量计算参数或生物量计算参数组计算每颗乔木的地上生物量，具体包括：
[0025]根据所述目标区域内每颗乔木的树种类型从或或中选取相应的生物量计算公式；
[0026]根据选取生物量计算公式计算每颗乔木的地上生物量；其中，M1为目标区域内每颗乔木的地上生物量；D为胸径；H为树高；a、b、c为参数。
[0027]可选的，根据所述目标区域内每颗灌木的所述灌木生物量计算参数或灌木生物量计算参数组计算所述目标区域内灌木地上生物量，具体包括：
[0028]根据或计算所述目标区域每颗灌木的地上生物量；其中，M2为目标区域内每颗灌木的地上生物量；L为地径；K为株高；e、f、g为参数；
[0029]将所有灌木的地上生物量相加，得到所述目标区域内灌木地上生物量。
[0030]可选的，根据所述草本植物生物量计算参数计算所述目标区域内草本植物地上生物量，具体包括：
[0031]根据计算目标区域内草本植物的地上生物量，其中，M3为目标区域内草本植物的地上生物量；W为单位面积内草本植物的地上生物量；A为目标区域内草本植物的总面积。
[0032]可选的，所述根据所述倾斜摄影点云数据计算所述目标区域的郁闭度，具体包括：
[0033]根据或计算所述目标区域的郁闭度；其中，CC为目标区域的郁闭度，C
tree
为树冠的垂直投影面积，C
total
为目标区域的森林总面积，N
tree
为目标区域内植被点云数，N
total
为目标区域点云总点数；所述树冠的垂直投影面积、所述目标区域的森林总面积、所述目标区域内植被点云数和所述目标区域点云总点数为倾斜摄影点云数据。
[0034]可选的，所述根据所述目标区域的郁闭度对所述目标区域进行区域类型识别，得到所述目标区域的区域类型，具体包括：
[0035]当所述目标区域的郁闭度小于第一设定值时，所述目标区域的区域类型为单木区域；
[0036]当所述目标区域的郁闭度大于或等于所述第一设定值且小于或等于第二设定值时，所述目标区域的区域类型为冠幅不重叠区域；所述第一设定值小于所述第二设定值；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种滨海植被地上生物量的估算方法，其特征在于，所述滨海植被地上生物量的估算方法包括：获取目标区域的倾斜摄影点云数据；所述倾斜摄影点云数据由无人机携带相机基于倾斜摄影测量得到；根据所述倾斜摄影点云数据计算所述目标区域的郁闭度；根据所述目标区域的郁闭度对所述目标区域进行区域类型识别，得到所述目标区域的区域类型；区域类型包括单木区域、冠幅不重叠区域和冠幅重叠区域；当目标区域为单木区域时，根据倾斜摄影点云数据确定目标区域内每颗乔木的生物量计算参数或生物量计算参数组；生物量计算参数包括胸径，生物量计算参数组包括树高和胸径；当目标区域为冠幅不重叠区域时，根据倾斜摄影点云数据确定目标区域内每颗乔木的树高与冠幅；对于目标区域内每颗乔木，将乔木的树高与冠幅输入至训练好的胸径预测模型中，得到乔木的胸径；训练好的胸径预测模型是以样本乔木的样本树高与样本冠幅为输入，以样本乔木的样本胸径为标签，训练得到的模型；当目标区域为冠幅重叠区域时，采用雷达对目标区域进行扫描，得到雷达数据，并将倾斜摄影点云数据和雷达数据进行配准，得到目标区域内每颗乔木的生物量计算参数或生物量计算参数组；根据目标区域内每颗乔木的生物量计算参数或生物量计算参数组计算目标区域的乔木地上生物量；采用雷达对目标区域内乔木冠层下方的区域进行扫描，得到目标区域内每颗灌木的灌木生物量计算参数或灌木生物量计算参数组以及草本植物的草本植物生物量计算参数；灌木生物量计算参数包括地径；灌木生物量计算参数组包括地径和株高；草本植物生物量计算参数为目标区域内草本植物的总面积；根据目标区域内每颗灌木的灌木生物量计算参数或灌木生物量计算参数组计算目标区域内灌木地上生物量；根据所述草本植物生物量计算参数计算所述目标区域内草本植物地上生物量；将所述乔木地上生物量、所述灌木地上生物量以及所述草本植物地上生物量相加，得到所述目标区域的地上生物量。2.根据权利要求1所述的滨海植被地上生物量的估算方法，其特征在于，根据所述目标区域内每颗乔木的生物量计算参数或生物量计算参数组计算所述目标区域的乔木地上生物量，具体包括：确定所述目标区域内每颗乔木的树种类型；根据所述目标区域内每颗乔木的树种类型以及每颗乔木的生物量计算参数或生物量计算参数组计算每颗乔木的地上生物量；将所述目标区域内所有乔木的地上生物量相加得到所述目标区域的乔木地上生物量。3.根据权利要求2所述的滨海植被地上生物量的估算方法，其特征在于，确定所述目标区域内每颗乔木的树种类型，具体包括：获取所述目标区域内每颗乔木的类别参数；所述类别参数包括冠幅大小、表面体积、粗糙度、植被指数和纹理指数；
将所述类别参数输入至训练好的树种类型识别模型中，得到所述目标区域内每颗乔木的树种类型；所述训练好的树种类型识别模型是以样本植被的样本类别参数为输入，以所述样本植被的树种类型为标签，训练得到的模型。4.根据权利要求2所述的滨海植被地上生物量的估算方法，其特征在于，所述根据所述目标区域内每颗乔木的树种类型以及每颗乔木的生物量计算参数或生物量计算参数组计算每颗乔木的地上生物量，具体包括：根据所述目标区域内每颗乔木的树种类型从或或中选取相应的生物量计算公式；根据选取生物量计算公式计算每颗乔木的地上...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭振，马金超，张志卫，许昊，沈家伟，宁焕杉，
申请(专利权)人：自然资源部第一海洋研究所，
类型：发明
国别省市：