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公开(公告)号:CN118072160A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202410090698.4
申请日:2024-01-22
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/143 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G01B15/00
Abstract: 本发明涉及森林生物量估算和深度学习技术的交叉领域,尤其涉及一种改进Mask R‑CNN单木尺度生物量估算方法及系统。包括以下步骤:第一步,获取典型林区无人机高分辨率高分辨影像,经图像处理得到DOM、DSM和CHM。第二步,进行野外单木数据采集,收集样地优势树种单木的胸径、树高、树冠面积及位置信息。第三步通过改进的Mask R‑CNN模型对样区无人机高分辨率影像单木树冠和树高自动提取,利用实测数据树冠与胸径之间的回归方程,在提取无人机树冠参数条件下拟合胸径,结合不同树种的异速生长方程得到单木尺度生物量,从而实现对林地单木尺度生物量进行快速估算,能克服传统野外实地调查森林参数费时、费力问题,有效提高森林生物量估算的效率和准确度。