一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法技术

本发明专利技术提出了一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法，涉及生态灾害与遥感技术的领域。该方法首先基于样本点数据构建了结构方程模型，量化了森林因旱死亡率与关键气象条件、森林内部生理参数及外部绿度特征之间的直接与间接关系。随后，集成随机森林回归技术，对选取的关键变量进行空间预测，实现了从样点观测到全球尺度的广泛覆盖，最后生成了全球范围内的森林因旱死亡率。相较于传统单一评估手段，本发明专利技术综合了多元影响因子和多维度预测模型，提高了全球森林因旱死亡率的评估精度与空间覆盖能力，为全球森林健康监测与生态系统管理提供了更为直接、实用的技术支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生态灾害与遥感技术的领域，特别是利用统计分析结合人工智能技术评估全球森林因旱灾造成的死亡率的方法。

技术介绍

1、干旱是全球范围内最为常见且代价高昂的自然灾害之一，其频发程度和强度因全球变暖而有进一步增加的趋势。干旱对森林生态系统构成了显著威胁，可能加剧森林生长和生存的压力。因此，揭示干旱的时空格局及其对森林的影响，评估全球森林因干旱导致的损害，已成为应对和缓解全球森林干旱风险的关键任务。了解森林对干旱的响应机制，尤其是通过遥感技术，成为了制定全球水资源规划和生态干旱缓解措施的迫切需求。

2、干旱的监测和评估通常依赖气象和水文指标，如降水量、土壤湿度、蒸汽压赤字及帕尔默干旱严重指数。这些指标对气象干旱的表征有一定的作用，但往往忽视了森林生态系统的复杂性和干旱过程的动态变化。森林在干旱条件下的响应因其生态特性而异，热带森林和北方森林对干旱的适应能力存在显著差异，这些差异已经在多个研究中得到证实。

3、植被指数，如归一化植被指数、增强植被指数和叶面积指数，常被用来评估森林的生长和碳汇能力，并对水分响应较为敏感。然而，这些植本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法，其特征在于：步骤S1中，所述的气象水文变量，包括降水、温度、标准化降水蒸散指数SPEI、帕尔默干旱严重度指数PDSI、水汽压亏缺VPD和土壤湿度SM；

3.如权利要求1所述的一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法，其特征在于：所述步骤S2中，计算冠层死亡率样本数据包括三个内容：

4.如权利要求1所述的一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法，其特征在于：步骤S3中，训...

【技术特征摘要】

1.一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法，其特征在于：步骤s1中，所述的气象水文变量，包括降水、温度、标准化降水蒸散指数spei、帕尔默干旱严重度指数pdsi、水汽压亏缺vpd和土壤湿度sm；

3.如权利要求1所述的一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法，其特征在于：所述步骤s2中，计算冠层死亡率样本数据包括三个内容：

4.如权利要求1所述的一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法，其特征在于：步骤s3中，训练结构方程模型包括四个步骤：

5.如权利要求1所述的一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法，其特征在于：步骤s4中，因旱死亡率预测函数通过最优的结构方程模型建立而...

【专利技术属性】
技术研发人员：张翔，张旭，顾西辉，陈能成，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：