基于多源遥感融合的红树林碳汇动态监测方法及系统技术方案

技术编号:46036233 阅读:16 留言:0更新日期:2025-08-05 19:40
本发明专利技术公开了一种基于多源遥感融合的红树林碳汇动态监测方法及系统,包括:针对遥感数据集,采用深度卷积神经网络提取光谱特征和纹理特征,生成包含红树林初步分布信息的特征集;从特征集中,通过随机森林分类器对红树林与其他植被进行区分,判断植被干扰区域,得到红树林分布图;采用长短时记忆网络分析碳汇分布数据中碳汇量的动态变化,得到碳汇量变化序列;根据碳汇量变化序列,通过滑动窗口算法检测碳汇量的时空异质性,确定关键变化节点,生成趋势特征集;根据预测结果,通过栅格叠加分析整合分布范围和碳汇量变化,生成综合监测图层;从综合监测图层中,提取红树林生态系统的时空变化趋势,利用可视化算法输出动态监测报告。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于碳汇监测,尤其涉及一种基于多源遥感融合的红树林碳汇动态监测方法。


技术介绍

1、红树林作为海岸生态系统的重要组成部分,在固碳减排、维持生态平衡和应对气候变化中具有不可替代的关键作用,其碳汇功能的动态监测直接关系到全球碳循环研究和生态保护政策的制定。

2、随着遥感技术的快速发展,多源遥感数据融合为红树林碳汇监测提供了新的可能性。然而,现有方法在实际应用中仍面临显著局限。传统监测手段多依赖单一遥感数据源或地面实测,难以兼顾大范围覆盖与高精度分析,且数据处理流程繁琐,缺乏对红树林生态参数与碳汇动态变化的综合考量。这些缺陷导致监测结果在时空分辨率和准确性上难以满足需求。

3、当前,红树林碳汇监测领域的核心挑战集中在多源遥感数据的有效融合、分布范围的精确识别以及碳汇量的动态估算三个技术因素上。首先,多源遥感数据因分辨率、波段和成像条件的差异,融合过程易产生信息丢失或误差放大。其次,红树林分布识别受限于复杂地形和植被干扰,传统算法难以准确区分红树林与其他植被的光谱和纹理特征。最后,碳汇量估算因生态参数的时空异质性和生长动态的不确定本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多源遥感融合的红树林碳汇动态监测方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述得到统一格式的遥感数据集包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述生成包含红树林初步分布信息的特征集,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述得到红树林分布图包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述生成碳汇分布数据包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述得到碳汇量变化序列包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述生成趋势特征集包括...

【技术特征摘要】

1.一种基于多源遥感融合的红树林碳汇动态监测方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述得到统一格式的遥感数据集包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述生成包含红树林初步分布信息的特征集,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述得到红树林分布图包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述生成碳汇分...

【专利技术属性】
技术研发人员:邓莅芊杨丽华傅若琪王观承
申请(专利权)人:广东海洋大学
类型:发明
国别省市:

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