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公开(公告)号：CN105890548B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201610289132.X
申请日：2016-05-03
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G01B11/28
Abstract: 本发明公开一种利用树干间孔隙估计森林参数的方法，步骤为：一、使用激光测距仪采集森林样地距离数据，并作为原始数据；二、提取原始数据中完全未被遮挡的树干信息；三、提取原始数据中的树干孔隙比例，据此计算森林样地内所有树干的胸高半径之和；四、根据步骤三的结果计算完全未被遮挡的树干胸高半径之和；五、根据步骤三和步骤四的结果估计每公顷树干个数；六、根据步骤三和步骤四的结果估计每公顷胸高断面积。本发明涉及一种森林参数估计方法，特别指根据树干之间的孔隙大小和分布估计树干密度和单位面积样地树干胸高断面积的方法。本发明可以很好的解决由于树干相互遮挡造成的树干密度以及胸高断面积低估问题。采用本方法可以在森林资源管理、林业调查和科学研究方面获得更加准确的森林冠层参数估计值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106767561A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611156786.1
申请日：2016-12-07
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开一种利用地面光学仪器间接估计冠层叶面积指数的方法，步骤为：一、利用半球照相仪器估计有效叶面积指数Le；二、利用TRAC仪器估计太阳光线方向上的叶片聚集度指数ΩE(θs)；三、将太阳光线方向上的叶片聚集度指数ΩE(θs)校正到太阳天顶角为0°时的叶片聚集度指数ΩE(0)；四、根据有效叶面积指数Le和垂直方向上的叶片聚集度指数ΩE(0)计算冠层叶面积指数LAI。本发明涉及一种冠层参数估计方法，特别指利用半球照相仪器和TRAC仪器共同估计冠层叶面积指数的方法。本发明可以避免由于仪器观测时太阳天顶角的改变所造成的叶面积指数被低估问题，即准确估计垂直方向上的叶面积指数。采用本方法可以在森林资源管理、林业调查和科学研究方面获得更加准确的叶面积指数估计值。
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公开(公告)号：CN105890548A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610289132.X
申请日：2016-05-03
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G01B11/28
CPC classification number: G01B11/28
Abstract: 本发明公开一种利用树干间孔隙估计森林参数的方法，步骤为：一、使用激光测距仪采集森林样地距离数据，并作为原始数据；二、提取原始数据中完全未被遮挡的树干信息；三、提取原始数据中的树干孔隙比例，据此计算森林样地内所有树干的胸高半径之和；四、根据步骤三的结果计算完全未被遮挡的树干胸高半径之和；五、根据步骤三和步骤四的结果估计每公顷树干个数；六、根据步骤三和步骤四的结果估计每公顷胸高断面积。本发明涉及一种森林参数估计方法，特别指根据树干之间的孔隙大小和分布估计树干密度和单位面积样地树干胸高断面积的方法。本发明可以很好的解决由于树干相互遮挡造成的树干密度以及胸高断面积低估问题。采用本方法可以在森林资源管理、林业调查和科学研究方面获得更加准确的森林冠层参数估计值。
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公开(公告)号：CN102305792B
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201110207384.0
申请日：2011-07-22
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G01N21/84
Abstract: 一种基于非线性偏最小二乘优化模型的森林碳汇遥感估算方法，主要步骤是：一是采用核函数把原始变量映射到高维空间得到新变量，并进行标准化处理；二是采用最小二乘法对提取的成分进行回归分析，并将回归系数还原；三是采用LOO交叉有效性对模型进行评价；四是重复步骤二到三，每次重复时将成分数增加1，直到提取成分数达到最大值；五是重复步骤一到四，每次重复时将步骤一中的分段数M增加1，直到M等于预设数；六是从所有模型中寻找估计值与实际值相关系数最大的模型，并用此时的M和提取成分数建模，作为最终的估算模型。本发明将优化的非线性偏最小二乘回归用于建立森林碳储量预测模型，提高了森林碳储量预测精度。
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公开(公告)号：CN102305792A
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201110207384.0
申请日：2011-07-22
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G01N21/84
Abstract: 一种基于非线性偏最小二乘优化模型的森林碳汇遥感估算方法，主要步骤是：一是采用核函数把原始变量映射到高维空间得到新变量，并进行标准化处理；二是采用最小二乘法对提取的成分进行回归分析，并将回归系数还原；三是采用LOO交叉有效性对模型进行评价；四是重复步骤二到三，每次重复时将成分数增加1，直到提取成分数达到最大值；五是重复步骤一到四，每次重复时将步骤一中的分段数M增加1，直到M等于预设数；六是从所有模型中寻找估计值与实际值相关系数最大的模型，并用此时的M和提取成分数建模，作为最终的估算模型。本发明将优化的非线性偏最小二乘回归用于建立森林碳储量预测模型，提高了森林碳储量预测精度。
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公开(公告)号：CN117610387A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202310089807.6
申请日：2023-02-09
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G06F30/25 , G06F111/08
Abstract: 一种光子在植被冠层内第一次再碰撞概率的估计方法，步骤为：一是通过野外观测获得冠层结构参数和太阳方位，作为原始数据；二是根据步骤一中的原始数据计算光线方向的聚集度指数；三是根据步骤一中的原始数据和步骤二中的光线方向聚集度指数计算光子第一次再碰撞可到达叶片的叶面积指数；四是计算光子发生第一次再碰撞时可到达叶片的方向孔隙率权重系数；五是根据步骤一至步骤四的结果计算光子第一次再碰撞可到达叶片的方向孔隙率；六是根据步骤四和步骤五的结果计算光子第一次再碰撞可到达叶片的半球孔隙率；七是根据步骤三和步骤六的结果计算光子在植被冠层内第一次再碰撞的概率。本发明可以准确且便捷的估计光子在冠层内第一次再碰撞的概率。
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