【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感，尤其涉及一种草地地上生物量的遥感预测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、草地生态系统作为第二大的陆地生态系统碳库，覆盖了全球陆地表面约1/3的面积。对其地上生物量进行准确监测意义重大。
2、目前，在大区域范围上对草地地上生物量进行测量通常采用基于多源遥感卫星数据与机器学习方法建立草地地上生物量反演模型方法。这类方法利用遥感卫星数据获取大范围、高时空分辨率的草地信息，通过机器学习算法建立生物量反演模型，使用生物量反演模型预测地上生物量，从而实现草地地上生物量的准确估算。基于多源遥感卫星数据与机器学习方法建立草地地上生物量反演模型方法具有非破坏性、高效性等优点，为草地生态系统管理和保护提供了重要支持。
3、然而，现有技术的方法存在以下缺陷：
4、(1)建立生物量反演模型需要针对研究区范围获取足够数量的实地测量数据，随着研究区范围的增加，建模所需的时间和算力成本也会迅速增加，不适用大范围的研究；
5、(2)由于草地生态系统是动态的，依赖特定时间数值的遥感数据无法实现以一个...
【技术保护点】
1.一种草地地上生物量的遥感预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的草地地上生物量的遥感预测方法，其特征在于，所述地上生物量预测模型基于以下步骤训练获得：
3.根据权利要求2所述的草地地上生物量的遥感预测方法，其特征在于，所述反射率模拟模型是叶片-冠层耦合辐射传输模型。
4.根据权利要求3所述的草地地上生物量的遥感预测方法，其特征在于，所述获取反射率模拟模型模拟数据集，具体为：
5.根据权利要求3所述的草地地上生物量的遥感预测方法，其特征在于，所述根据所述反射率模拟模型模拟数据集，确定地上生物量预测模型训练...
【技术特征摘要】
1.一种草地地上生物量的遥感预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的草地地上生物量的遥感预测方法，其特征在于，所述地上生物量预测模型基于以下步骤训练获得：
3.根据权利要求2所述的草地地上生物量的遥感预测方法，其特征在于，所述反射率模拟模型是叶片-冠层耦合辐射传输模型。
4.根据权利要求3所述的草地地上生物量的遥感预测方法，其特征在于，所述获取反射率模拟模型模拟数据集，具体为：
5.根据权利要求3所述的草地地上生物量的遥感预测方法，其特征在于，所述根据所述反射率模拟模型模拟数据集，确定地上生物量预测模型训练的目标变量，具体为：
6.根据权利要求1-5任意一项所述的草地地上生物量的遥感预...
【专利技术属性】
技术研发人员：李航，王树东，孟瑜，杨邦会，刘凯，王大成，刘兴涛，李龙，李德辉，薄勇，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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