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公开(公告)号：CN104143043B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201410303156.7
申请日：2014-06-27
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种多功能气候数据模型及其应用，该多功能气候数据模型以气温海拔调整方程、双线性距离加权插值、谐波拟合等方法为基础，实现任意尺度下气候变量的生成。通过这些数据，接合物种分布模型，可以实现对未来气候条件下树种的适宜性分布进行预测，为林业部门造林或再造林时的树种选择提供依据，从而提高林地生产力。本发明所产生的气候数据，还可以为森林生态系统生长模型提供长期的气候数据支持，从而提高生长模型的预测精度；通过本发明的降尺度方法，可以对政府间气候变化专门委员会的众多大气环流模型预测结果进行任意尺度转换，从而为多模型多情景下的相关研究提供数据支持。
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公开(公告)号：CN104180754B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410362870.3
申请日：2014-07-28
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种基于激光雷达综合波形模型反演森林生物物理特性的方法，通过进行树冠分割和单木范围内的波形信息汇总，然后再汇总林分尺度上，使得反演尺度变换更为灵活合理；借助数字地形和高度误差阈值来判断地面返回脉冲，从而间接提升冠层返回脉冲的判别效果；从多个维度上提取综合波形特征信息，从而更加深入挖掘了波形数据中丰富的森林冠层信息。借助以上自主开发技术及创新内容，本发明在提升森林生物物理特性估算精度的同时也为其在机理上解释提供了理论及方法支撑。有效地避免了由于舍弃了原始波形数据中记录丰富的森林连续垂直分布信息从而大大降低了波形数据的应有价值的缺陷。(56)对比文件曹林等.基于ＬｉＤＡＲ和ＣＣＤ数据的地形与建筑提取方法优化及精度评价《.遥感技术与应用》.2014,第29卷(第1期),第130-137页.Karin Kronseder等.Above groundbiomass estimation across forest types atdifferent degradation levels in CentralKalimantan using LiDAR data.《International Journal of Applied EarthObservation and Geoinformation》.2012,第18卷第37-48页.
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公开(公告)号：CN119623339A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411690162.2
申请日：2024-11-25
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/28 , G06T17/00 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种树木在强风胁迫下的表型分析方法，包括：表型平台包括风扇和树木，树木排列于风扇前方；激光扫描仪采集树木在一定风速下的点云数据；以点云数据中的叶簇为单位对目标树木的冠层进行建模，得到树冠图形模型，计算每个叶簇的表型特征参数；通过k‑ε湍流模型、构建的树冠图形模型与数值解法，计算树冠内的风特性参数。本发明克服了传统风洞实验所面临的高成本和小尺寸无法满足实验树正常尺度的限制，以再现逼真的开放风环境；提出基于森林专用K‑epsilon湍流模型的方法，以求解森林冠层内风特性参数；通过点云驱动技术重建数字化橡胶树模型，直观展示实验树在一定风速条件下表型特征的变化。
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公开(公告)号：CN115078268A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210462188.6
申请日：2022-04-28
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种抑制叶片镜面反射效应的银杏叶黄酮含量估测方法，获取银杏叶片样本的实测反射率光谱值；测定银杏叶片样本的单位干重和单位叶面积总黄酮含量作为实测值；修正反射率光谱，基于叶黄酮反射光谱指数的形式，构建可抑制叶片镜面反射的修正型叶黄酮反射光谱指数；筛选出最优的修正型叶黄酮反射光谱指数；基于表现最优的修正型叶黄酮反射光谱指数和样本实测叶黄酮含量，建立银杏叶黄酮含量估算模型；然后对银杏叶黄酮含量估测模型进行验证。本发明估测模型结构简单、估测精度高、鲁棒性强，对不同林龄银杏单位干重和单位叶面积叶黄酮含量的估测均具有较好的表现，可以广泛用于银杏叶黄酮含量的估测。
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公开(公告)号：CN109146951A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810870109.9
申请日：2018-08-01
Applicant: 南京林业大学
CPC classification number: G06T7/62 , G01S17/89 , G06T5/002 , G06T2207/10044 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机激光雷达孔隙度模型估测银杏人工林叶面积指数的方法，包括：1)对无人机载激光雷达离散点云数据滤波并插值生成数字地形模型，使用生成的数字地形模型对激光雷达点云数据进行归一化处理从而获得归一化后的激光雷达点云数据；2)使用孔隙度模型法对人工林进行样地尺度的叶面积指数估测。本发明通过无人机激光雷达数据结合孔隙度模型法对亚热带典型平原人工林进行叶面积指数估算，具有灵活、快捷、低成本、高质量等优点，能够较好地记录森林冠层结构特征，有效增强叶面积指数反演的能力和精度。验证结果表明，与使用其他相近遥感方法进行叶面积指数估算相比，其决定系数提升了5％以上。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109061601A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810903690.X
申请日：2018-08-09
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01S7/48
CPC classification number: G01S7/4802
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机激光雷达反演人工林森林结构参数的方法，属于森林资源调查、森林生产力估测及生物多样性研究领域。本发明将无人机激光雷达离散点云数据进行归一化处理，从归一化点云数据中提取人工林冠层特征变量，基于提取的人工林冠层特征变量和地面实测数据，构建非参数k‑NN模型，调试模型参数，从而反演林分森林结构参数。本发明基于无人机平台获取高密度的LiDAR点云，全面深入地提取多组人工林冠层的无人机激光雷达点云特征，并采用非参数方法中k‑NN算法反演林分森林结构参数，提高了估测的能力和精度。
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公开(公告)号：CN108981616A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810930500.3
申请日：2018-08-15
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机激光雷达经验模型反演人工林有效叶面积指数的方法，属于森林资源调查、森林立地质量评价和森林生产力估测研究领域。本发明将无人机激光雷达原始点云数据进行归一化处理，从归一化点云数据中提取冠层结构特征变量，结合地面实测数据和提取的特征变量，在筛选特征变量的基础上利用统计模型法对研究区内样地尺度的有效叶面积指数进行估测。本发明通过获取无人机激光雷达点云并提取冠层特征变量，并结合地面实测数据，获取特定范围的“面”上连续分布的有效叶面积指数的效率和精度都比较高，通过本发明对人工林有效叶面积指数进行提取，与使用其他相近遥感方法相比，其决定系数提升了5％以上。
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公开(公告)号：CN108921885A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810878353.X
申请日：2018-08-03
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种综合高分辨率CCD数据、高光谱影像数据和激光雷达点云数据联合反演森林地上生物量的方法，具体地说，是指一种首先对机载高分辨率CCD影像进行几何校正、拼接预处理，对高光谱影像进行几何校正、大气校正预处理，对激光雷达点云数据进行滤波，插值生成数字地形模型，点云数据归一化处理；然后分别基于预处理后的三个数据源提取纹理特征、光谱特征和点云结构特征；最后，结合地面实测数据和提取的特征变量分别构建模型以预测森林地上生物量的方法。本发明对亚热带天然次生林的森林地上生物量进行提取，与使用其他相近遥感方法进行地上生物量估算结果相比，其相对均方根误差降低了10％以上。
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公开(公告)号：CN104656098B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201510056042.1
申请日：2015-02-03
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种遥感森林生物量反演的方法，该方法在对遥感数据预处理的基础上，分别从LiDAR点云（包含冠层三维空间信息）及多光谱（包含冠层上表面的光谱信息）数据中提取植被冠层的特征变量；通过相关性分析筛选以上LiDAR点云和多光谱特征变量，并结合地面实测生物量信息通过逐步回归模型反演地上和地下生物量。通过本发明构建的北亚热带森林生物量的优化反演模型可将模型“决定系数”R2提高3‑24%；并可高精度估算森林生物量，将“相对均方根误差”rRMSE降低2‑10%。可应用在林业调查、森林资源监测、森林碳储量评估及森林生态系统的研究等领域，并为森林可持续经营及森林资源的综合利用提供定量化的数据支持。
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公开(公告)号：CN104180754A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410362870.3
申请日：2014-07-28
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种基于激光雷达综合波形模型反演森林生物物理特性的方法，通过进行树冠分割和单木范围内的波形信息汇总，然后再汇总林分尺度上，使得反演尺度变换更为灵活合理；借助数字地形和高度误差阈值来判断地面返回脉冲，从而间接提升冠层返回脉冲的判别效果；从多个维度上提取综合波形特征信息，从而更加深入挖掘了波形数据中丰富的森林冠层信息。借助以上自主开发技术及创新内容，本发明在提升森林生物物理特性估算精度的同时也为其在机理上解释提供了理论及方法支撑。有效地避免了由于舍弃了原始波形数据中记录丰富的森林连续垂直分布信息从而大大降低了波形数据的应有价值的缺陷。
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