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龍圖騰網(wǎng)恭喜雷添杰申請的專利一種基于天空地大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)生物量重構(gòu)方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113762172B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111058015.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于天空地大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)生物量重構(gòu)方法及系統(tǒng)是由雷添杰;李小涵;徐瑞瑞;張平;張保山;魯源;張亞珍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于天空地大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)生物量重構(gòu)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于天空地大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)生物量重構(gòu)方法及系統(tǒng)，所述控制方法，選取草調(diào)查資料、無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)和衛(wèi)星遙感植被指數(shù)作為研究對象，利用回歸?同化耦合分析方法和機(jī)器學(xué)習(xí)建立生物量重構(gòu)數(shù)學(xué)模型。考慮不同生態(tài)系統(tǒng)類型、地域以及植被生長期等條件分類建模。選取無人機(jī)和衛(wèi)星遙感植被指數(shù)，通過建立的植被指數(shù)與生物量的數(shù)學(xué)回歸模型估算不同生態(tài)系統(tǒng)生物量，采用地面觀測植被指數(shù)和生物量數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)同化以優(yōu)化模型提高模型估算精度和預(yù)測精度，該方法減少了觀測角度和傳感器性能等因素影響而產(chǎn)生的不可預(yù)測的噪聲。提高了生態(tài)生物量數(shù)據(jù)的時(shí)空分辨率和估算預(yù)測精度，進(jìn)而更科學(xué)的指導(dǎo)不同生態(tài)系統(tǒng)演變規(guī)律研究。

本發(fā)明授權(quán)一種基于天空地大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)生物量重構(gòu)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于天空地大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)生物量重構(gòu)方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、獲取研究區(qū)域中的植被覆蓋度的衛(wèi)星影像、無人機(jī)遙感圖像和地面觀測數(shù)據(jù)，并計(jì)算對應(yīng)的衛(wèi)星影像植被指數(shù)產(chǎn)品和無人機(jī)圖像植被指數(shù)產(chǎn)品；S2、對衛(wèi)星影像植被指數(shù)產(chǎn)品、無人機(jī)圖像植被指數(shù)產(chǎn)品以及地面觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空間整理；S3、計(jì)算衛(wèi)星影像植被指數(shù)產(chǎn)品、無人機(jī)圖像植被指數(shù)產(chǎn)品的均值并構(gòu)建植被指數(shù)數(shù)據(jù)集，并利用所述地面觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)果驗(yàn)證，具體方式為：S31、計(jì)算衛(wèi)星影像植被指數(shù)產(chǎn)品、無人機(jī)圖像植被指數(shù)產(chǎn)品的均值與地面觀測數(shù)據(jù)的植被指數(shù)產(chǎn)品的差值；S32、判斷步驟S31計(jì)算的差值的范圍，若值在0.2之間，則認(rèn)為是正確的數(shù)據(jù)集，否則，則不使用該數(shù)據(jù)集，具體計(jì)算公式如下所示： 其中，A即為衛(wèi)星影像植被指數(shù)產(chǎn)品、無人機(jī)圖像植被指數(shù)產(chǎn)品的均值，B為地面觀測數(shù)據(jù)的植被指數(shù)產(chǎn)品；S4、對步驟S3構(gòu)建的植被指數(shù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)，具體包括：S41、對步驟S3構(gòu)建的植被指數(shù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行區(qū)間提取，尋找影像NDVI時(shí)序曲線的極大值和極小值，利用得到的極大值和極小值將NDVI時(shí)間序列分成多個(gè)區(qū)間，得到多個(gè)時(shí)間維度的局部擬合區(qū)間；S42、使用高斯擬合函數(shù)對步驟S41提取的多個(gè)時(shí)間維度局部的擬合區(qū)間采用區(qū)間模型函數(shù)進(jìn)行局部擬合，區(qū)間模型函數(shù)表示為： 其中，c為線性系數(shù)，，c1為擬合曲線的基值，c2為擬合曲線的振幅，d為非線性系數(shù)且d=d1,d2...,di，gt;d為基函數(shù)的形狀，表示為： 其中，d1為極大值或極小值所對應(yīng)的變量t的位置參數(shù)，d2，d3，d4和d5分別為極值左右半曲線的寬度和陡峭度；S43、將通過步驟S42進(jìn)行局部擬合的多個(gè)時(shí)間維度的局部擬合區(qū)間整體重構(gòu)連接，得到時(shí)間序列的高斯擬合曲線，利用重構(gòu)連接函數(shù)對多個(gè)時(shí)間維度的局部擬合區(qū)間整體重構(gòu)連接，構(gòu)連接函數(shù)表示為： 其中，tL到tR之間代表待擬合滑動(dòng)區(qū)間，fLt、fRt和fCt分別是待擬合滑動(dòng)區(qū)間內(nèi)左右兩邊極小值和中間極大值的局部擬合函數(shù)，at和bt是剪切系數(shù)，取值為0~1；S5、生態(tài)系統(tǒng)生物量以及步驟S4中經(jīng)數(shù)據(jù)重構(gòu)之后的植被指數(shù)數(shù)據(jù)集構(gòu)建回歸模型，分析植被覆蓋度和地上生物量變化趨勢及各變化趨勢占總體的比重。

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