[發明專利]一種基于衛星驅動模型的高寒草地生物量估算方法及系統

在審

• 申請號: 202110412645.6
• 申請日: 2021-04-16
• 公開（公告）號: CN113297904A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發明（設計）人: 胡月明;趙理;王立亞;劉振華;周悟;彭一平;謝英凱
• 申請（專利權）人: 廣州市華南自然資源科學技術研究院;青海省自然資源綜合調查監測院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10;G06N20/20;G01N33/00
• 代理公司: 廣東廣盈專利商標事務所(普通合伙) 44339
• 代理人: 李俊

1.一種基于衛星驅動模型的高寒草地生物量估算方法，其特征在于，所述方法包括：

獲得數據信息，所述數據信息包括遙感影像信息、高寒草地監測數據信息和環境數據信息；

對所述數據信息進行預處理，獲得預處理結果；

基于所述預處理結果進行指標提取處理，獲得遙感指標和環境指標；

基于XGboost算法和相關性分析利用所述遙感指標、環境指標和高寒草地生物量構建指標體系；

基于指標體系對衛星驅動模型進行優化選擇處理，獲得優化選擇的優化模型；

基于優化選擇的優化模型對高寒草地生物量進行時空動態分析處理，獲得高寒草地生物量分析結果。

2.根據權利要求1所述的高寒草地生物量估算方法，其特征在于，所述對所述數據信息進行預處理，獲得預處理結果，包括：

對所述遙感影像信息進行初始化處理，獲得遙感影像信息初始化結果；

對所述高寒草地監測數據信息進行初始化處理，獲得高寒草地監測數據信息初始化結果；

對所述環境數據信息進行初始化處理，獲得環境數據信息初始化結果。

3.根據權利要求2所述的高寒草地生物量估算方法，其特征在于，所述對所述遙感影像信息進行初始化處理，獲得遙感影像信息初始化結果，包括：

利用MODIS重投影工具將所述遙感影像信息中的MOD09A1和MCD12Q1數據從正弦投影轉換為Albers投影，并將HDF格式轉換為Geo-Tiff格式，然后進行影像融合及MCD12Q1數據重分類，獲得遙感影像信息初始化結果；

對所述高寒草地監測數據信息進行初始化處理，獲得高寒草地監測數據信息初始化結果，包括：

對所述高寒草地監測數據信息依次進行有矢量化、投影轉換和異常值剔除處理，獲得高寒草地監測數據信息初始化結果；

對所述環境數據信息進行初始化處理，獲得環境數據信息初始化結果。包括：

對所述環境數據信息依次進行空間插值、投影轉換和柵格重采樣處理，獲得環境數據信息初始化結果。

4.根據權利要求1所述的高寒草地生物量估算方法，其特征在于，所述基于所述預處理結果進行指標提取處理，獲得遙感指標和環境指標，包括：

基于所述預處理結果依次進行遙感指標和環境指標提取處理，獲得遙感指標和環境指標；

環境數據信息包括地里數據、土壤數據和氣象數據。

5.根據權利要求4所述的高寒草地生物量估算方法，其特征在于，所述遙感指標提取處理包括基于ENVI軟件從所述預處理結果中的MOD09A1數據中獲得7個VIs和5個光譜指數，并提取每個可見光和光譜指數的最大值；

所述環境指標提取處理包括基于ArcGIS軟件從所述預處理結果中的航天飛機雷達地形任務數字高程模型產品中獲取經度、緯度、海拔、坡度、坡向的地形指標；從土壤數據中獲取0–30cm沙土含量、0–30cm粘土含量、30–60cm沙土含量、30–60cm粘土含量、0–30cm沙土粘土比、30–60cm沙土粘土比、有機質含量、總氮含量、總磷含量、總鉀含量、pH的土壤指標；從氣象數據中獲取年均溫、年總降水量、年太陽總輻射量、0年積溫、濕潤度的氣象指標。

6.根據權利要求1所述的高寒草地生物量估算方法，其特征在于，所述基于XGboost算法和相關性分析利用所述遙感指標、環境指標和高寒草地生物量構建指標體系，包括：

基于所述相關分析對所述遙感指標、環境指標進行高寒草地生物量估算的指標分析處理，獲得高寒草地生物量估算的初始估算指標；

基于XGboost算法對所述高寒草地生物量估算的初始估算指標進行冗余去除，獲得高寒草地生物量估算的估算指標；

基于所述估算指標和環境指標和高寒草地生物量構建指標體系。

7.根據權利要求1所述的高寒草地生物量估算方法，其特征在于，所述衛星驅動模型包括多元線性回歸模型、BP神經網絡模型、支持向量機模型和隨機森林模型。