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公开(公告)号：CN117973694A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410209082.4
申请日：2024-02-26
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q30/0201 , G06Q50/26
Abstract: 一种林地分类荒漠生态系统防风固沙效益和生态保护补偿研究方法，其特征在于，具体包括以下几个步骤：选取需要研究的的荒漠生态系统服务区域，获得所需数据；进行图像数据预处理步骤，提高其准确性；本方法结沙地植被时空分析、防风固沙效益时空变化分析、生态保护补偿标准及分摊金额分析，确定生态保护补偿标准与生态保护补偿模式，计算荒漠生态系统防风固沙服务效益价值，明确生态系统服务衰减规律。本方法具有良好的应用结果，显著增加类荒漠生态系统防风固沙效益，保护补偿生态系统功能。
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公开(公告)号：CN117825638A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410042471.2
申请日：2024-01-11
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明涉及植物光合测量领域，具体涉及一种荒漠植物净光合速率检测装置及其检测方法。该检测装置包括叶室、透光部、光照强度显示器、密封圈、磁吸扣、手柄和光合分析器。利用本发明的装置，可以准确地检测荒漠植物的净光合速率，并且可以避免因叶室密闭效果差导致的检测误差。本装置可以用于检测叶片为鳞片状、肉质状或针叶状的荒漠植物净光合速率。
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公开(公告)号：CN119007045A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411145786.6
申请日：2024-08-20
Applicant: 北京林业大学 , 中国国家铁路集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司节能环保劳卫研究所 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 中国建筑股份有限公司
Inventor： 张洁瑜 , 方敏哲 , 于强 , 赵际剀 , 王雨 , 高玉宗 , 戎玉博 , 孙剑 , 单文杰 , 葛开国 , 李志源 , 王大鹏 , 郑林 , 黄训平 , 孔德勋 , 龙望高 , 李忠良 , 王子鸣 , 吉奕康 , 韩丽源 , 程何湉 , 王松 , 张延松
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/40 , G06N20/20 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06V10/774 , G06T17/00 , G01C11/00 , G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种高原铁路工程扰动重点保护植物生境监测技术，涉及植物生境监测技术领域。通过地面调查获得高原铁路工程沿线重点保护植物生境样方调查数据；通过无人机航空摄影获得高原铁路工程沿线航拍影像，建立用于提取植被特征的随机森林模型；通过卫星获得高原铁路工程沿线遥感数据，建立生境质量评价模型；根据所获数据建立高原铁路工程重点保护植物生境监测模型，获得高原铁路工程沿线重点保护植物生境变化情况。本发明公开的一种高原铁路工程扰动重点保护植物生境监测技术弥补了高原铁路工程建设对处于复杂地貌和生态环境敏感脆弱条件下的重点保护植物生境扰动影响的监测技术不足，实现对高原铁路工程扰动重点保护植物生境的动态监测。
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公开(公告)号：CN117875178A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410038949.4
申请日：2024-01-10
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种森林碳储量估算模型与技术方法，包括：样地调查的实施方案，记录林分重要信息，作为计算碳储量的参数；基于多源遥感数据，结合光学与LiDAR数据的各自优势，获取重要的遥感变量；进而采用机器学习的方法优选出最佳的森林碳储量估算模型。最后，对研究区域的森林碳储量进行反演制图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117911864A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410059262.9
申请日：2024-01-16
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种森林地上碳储量时空变化检测方法，适用于大规模森林区域的碳储量监测。本发明通过遥感技术获取森林区域的遥感图像，并进行预处理，提高数据准确性。采用随机森林算法、支持向量机算法或深度学习算法提取森林地上碳储量信息。利用时间序列分析方法，如自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和长短时记忆神经网络(LSTM)模型，建立森林地上碳储量的时空变化模型。本发明具有较高的检测精度和时效性，适用于不同类型、不同地区的森林，具有较强的通用性和适用性。通过实测数据验证模型精度，并为森林资源管理和政策制定提供依据。本发明有助于评估森林碳汇功能、制定森林资源管理政策以及应对气候变化。
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公开(公告)号：CN117765399A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410011548.X
申请日：2024-01-04
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/94 , G06F21/62 , G06F11/14
Abstract: 本发明提出了一种结合光谱数据和LiDAR数据的深度学习方法，用于森林树种识别。这种方法应用于计算机技术和遥感科学技术领域，通过利用光谱和LiDAR技术的优势，提高信息提取的准确性和效率。具体过程包括：使用卫星和无人机的光谱传感器与LiDAR设备采集数据；使用云存储服务和数据库管理系统存储管理数据；运用Python中的Pandas和NumPy库对数据进行标准化处理；通过深度学习框架如TensorFlow或PyTorch构建卷积神经网络(CNN)模型进行学习；最后，使用统计分析工具如R语言或Python的SciPy库评估模型，包括准确率和召回率等关键指标，并对模型进行调优。这种方法为森林树种的识别和分析提供了一种高效、准确的新工具。
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公开(公告)号：CN117830847A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410005652.8
申请日：2024-01-02
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 一种林地分类技术方法，其特征在于，具体包括以下几个步骤：选取需要分类的林地区域，获得所需数据；进行遥感图像预处理；进行遥感影像增强处理；影像进行特征提取；完成林地分类；增强效果分析；人工目视解译修正；野外实地调研，确定真实分类。本发明结合Retinex增强和引导滤波两种方法，增强林地植被树木遥感影像视觉效果、影像颜色及影像边缘细节后，提取增强后影像中林地的线性地形、植被指数和纹理特征，组成特征集输入旋转森林算法中，获取待分类样本的最大可信度值，由此得出林地分类结果。本发明所提方法具有良好的应用性能，能显著增强林地植被树种遥感影像质量，提升其视觉效果，并能详细提取影像中的特征，可靠完成林地分类。
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公开(公告)号：CN117571966A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311794972.8
申请日：2023-12-25
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种高山峡谷区高陡边坡水土流失量监测方法与装置，涉及高山峡谷特殊区域的水土流失量监测技术领域，包括：高陡边坡固定组件，用于将水土流失量监测装置固定在高山峡谷特殊区域防止移动；水土混合物检测组件，用于接收水土混合物并对其进行固液分离；其中，所述水土混合物检测组件至少包括能够监测水流速度的水量速度传感器以及能够过滤不同粒径泥沙的三层过滤网，以便于直接监测水土流失物的流速，以及收集不同粒径泥沙以便于回收装置后直接对固体部分进行烘干称重；以及雨水收集组件，用于收集过滤后的水土混合物也就是雨水，并测量得到雨水容积。本装置能够实现区域范围内水土流失量的检测，实现一次性对泥沙进行分层取样，大大提高测量的便利性。
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公开(公告)号：CN117932261A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410042470.8
申请日：2024-01-11
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/2431 , G06F18/10 , G06F18/27 , G06Q50/26 , G06F123/02
Abstract: 一种研究干旱区极端气候对植被净初级生产力时空变化影响的方法，其特征在于，具体包括以下几个步骤：收集干旱区相关数据；数据预处理；极端气候指数计算；植被净初级生产力与极端气候指数的相关性分析；获得干旱区极端气候指数对干旱区植被净初级生产力时空变化的影响。本发明结合RClimDex1.9模型、Pearson相关系数法、Mann‑Kendall显著性检验三种方法，获得极端气候指数、净初级生产力的线性变化趋势与显著性、净初级生产力与极端气候指数之间的相关性，获得最优参数输入地理探测器，获得干旱区极端气候指数对干旱区植被净初级生产力时空变化的影响。
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