基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法技术

本发明专利技术公开了基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法，涉及森林碳储量估算技术领域，本发明专利技术整合光学卫星影像、激光雷达数据和高光谱影像遥感数据，通过多源数据融合，提升了数据的全面性和估算精度，能够更准确地反映森林的覆盖情况、垂直结构和生物多样性，克服单一数据源的局限性，将整个森林区域划分为多个子区域，并基于每个子区域的森林类型单独构建碳储量估算模型，逐区估算的方式，细化不同区域的碳储量估算，精准反映不同森林类型的特性，并引入基于微分方程的动态碳储量预测模型，结合历史和实时遥感数据，模拟碳储量在时间维度上的变化，捕捉森林生长、气候变化、自然灾害、砍伐等因素对碳储量的影响。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及森林碳储量估算，特别是基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法。

技术介绍

1、在全球碳循环以及应对气候变化的研究当中，森林碳储量作为该研究的关键指标之一，其应用到的遥感技术为大规模森林碳储量估算提供主要数据支持，不同遥感技术可以从不同角度捕捉森林的信息，如光学卫星影像、激光雷达lidar。

2、目前的森林碳储量估算方法大多采用上述的遥感技术之一作为信息捕捉手段，其中光学卫星影像广泛用于估算森林覆盖面积，但它对树高、树冠结构等信息不够敏感，而lidar虽能提供详细的三维森林结构数据，但只能覆盖部分区域，且受天气条件限制，单一的数据源采集导致估算结果准确性不足，此外不同类型的森林，如热带雨林、针叶林、阔叶林在碳储量和生物量分布上也存在显著差异，要想保障碳储量估算的准确性，则需要对森林类型进行准确分类，但目前的森林分类方式还是采用人工划分或预定义分类，分类效率低，主观性强。

3、针对数据源单一问题，现有的估算方法大多采用多种数据源融合方式来解决，如线性回归、主成分分析，但此类方法需不同数据源之间存在线性关系，无法有本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法，其特征在于：包括，

2.根据权利要求1所述的基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法，其特征在于，对遥感数据进行数据格式转换，标准化处理，去除噪声和异常值；

3.根据权利要求2所述的基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法，其特征在于，步骤S1中遥感数据包括：

4.根据权利要求3所述的基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法，其特征在于，步骤S2中进行遥感数据融合：

5.根据权利要求4所述的基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法，其特征在于，步骤S3中，...

【技术特征摘要】

1.基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法，其特征在于：包括，

2.根据权利要求1所述的基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法，其特征在于，对遥感数据进行数据格式转换，标准化处理，去除噪声和异常值；

3.根据权利要求2所述的基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法，其特征在于，步骤s1中遥感数据包括：

4.根据权利要求3所述的基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法，其特征在于，步骤s2中进行遥感数据融合：

5.根据权利要求4所述的基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法，其特征在于，步骤s3中，根据融合后提取的特征，将森林分为包括针叶林、阔叶林以及热带雨林在内的不同类型，根据分类结果，对不同类型的森林进行区域划...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓江膺，郑羽程，
申请(专利权)人：中城未来数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：