一种森林地上碳储量时空变化检测方法技术

本发明专利技术提供了一种森林地上碳储量时空变化检测方法，适用于大规模森林区域的碳储量监测。本发明专利技术通过遥感技术获取森林区域的遥感图像，并进行预处理，提高数据准确性。采用随机森林算法、支持向量机算法或深度学习算法提取森林地上碳储量信息。利用时间序列分析方法，如自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和长短时记忆神经网络(LSTM)模型，建立森林地上碳储量的时空变化模型。本发明专利技术具有较高的检测精度和时效性，适用于不同类型、不同地区的森林，具有较强的通用性和适用性。通过实测数据验证模型精度，并为森林资源管理和政策制定提供依据。本发明专利技术有助于评估森林碳汇功能、制定森林资源管理政策以及应对气候变化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及环境监测，尤其是一种用于检测森林地上碳储量时空变化的方法。

技术介绍

1、随着全球气候变化问题日益严峻，森林作为地球碳汇的重要性愈发凸显。准确监测森林地上碳储量的时空变化，对于评估森林碳汇功能、制定森林资源管理政策以及应对气候变化具有重要意义。现有技术中，对森林地上碳储量的检测方法主要依赖于野外调查和遥感技术，但存在成本高、时效性不强等问题。

技术实现思路

1、本专利技术提供了一种森林地上碳储量时空变化检测方法，包括以下步骤：

2、1.预处理遥感数据：采用遥感技术获取森林区域的遥感图像，对图像进行预处理，包括图像配准、辐射校正、大气校正等，提高遥感数据的准确性。

3、2.提取森林地上碳储量信息：利用遥感图像中的光谱特征、纹理特征和结构特征等信息，结合机器学习算法或深度学习算法，提取森林地上碳储量信息。

4、3.建立时空变化模型：利用时间序列分析方法，如arima模型、svm模型等，建立森林地上碳储量的时空变化模型。

5、4.验证模型精度：采用实测数本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种森林地上碳储量时空变化检测方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的森林地上碳储量时空变化检测方法，其特征在于：预处理遥感数据时，采用多光谱遥感图像和高分辨率遥感图像相结合的方式。

3.根据权利要求1所述的森林地上碳储量时空变化检测方法，其特征在于：提取森林地上碳储量信息时，采用随机森林算法、支持向量机算法或深度学习算法。

4.根据权利要求1所述的森林地上碳储量时空变化检测方法，其特征在于：建立时空变化模型时，采用ARIMA模型、SVM模型或神经网络模型。

5.根据权利要求1所述的森林地上碳储量时空变化检测方法，其特征在于：验证...

【技术特征摘要】

1.一种森林地上碳储量时空变化检测方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的森林地上碳储量时空变化检测方法，其特征在于：预处理遥感数据时，采用多光谱遥感图像和高分辨率遥感图像相结合的方式。

3.根据权利要求1所述的森林地上碳储量时空变化检测方法，其特征在于：提取森林地上碳储量信息时，采用随机森林算法、支持向量机算法或深度学习算法。

4.根据权利要求1所述的森林地上碳储量时空变化检测方法，其特征在于：建立时空变化模型时，采用arima模型、svm模型或神经网络模型。

5.根据权利要求1所述的森林地上碳储量时空变化检测方法，其特征在于：验证模型精度时，采用实测数据进行模型验证。

6.根据权利要求1所述的森林地上碳储量时空变化检测方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：苗禹琳，于强，王雨，
申请(专利权)人：北京林业大学，
类型：发明
国别省市：