[发明专利]一种城市地上生物量光学微波协同反演方法及系统

摘要

一种城市地上生物量光学微波协同反演方法及系统，包括利用地面观测试验获取的样地单株参数数据集，获得样地生物量AGB观测值；进行预处理，得到冠层高度值CHM、地表反射率数据与后向散射系数；基于CHM数据，提取各种LiDAR变量，并基于光学地表反射率数据，提取多种光学特征植被指数，同时基于微波后向散射系数数据，提取多种微波特征变量；提取LiDAR数据覆盖区域的生物量估测值；将LiDAR数据覆盖区域的生物量值作为训练及验证样本集，利用分层随机采样的方法，选取样本用于后续的建模及验证；采用变量筛选方法筛选出最佳光学与微波特征变量；构建AGB反演的光学模型、微波模型及光学微博协同的模型，选择最优的模型实现生物量反演。

主权项

1.一种城市地上生物量光学微波协同反演方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a，利用地面观测试验获取的样地单株参数数据集，获得样地生物量AGB观测值；步骤b，分别对覆盖研究区的LiDAR数据、光学遥感数据和微波遥感数据进行预处理，相应得到冠层高度值CHM、地表反射率数据与后向散射系数；步骤c，基于CHM数据，提取各种LiDAR变量，并基于光学地表反射率数据，提取多种光学特征植被指数，同时基于微波后向散射系数数据，提取多种微波特征变量；步骤d，以样地实测AGB为因变量，提取的LiDAR变量为自变量，建立生物量的多元逐步线性回归模型，得到LiDAR数据覆盖区域的生物量估测值；步骤e，将LiDAR数据覆盖区域的生物量值作为训练及验证样本集，利用分层随机采样的方法，选取样本用于后续的建模及验证；步骤f，采用变量筛选方法筛选出最佳光学与微波特征变量；步骤g，将最佳光学变量、最佳微波变量及二者的结合分别应用于多种预测模型中，分别构建AGB反演的光学模型、微波模型及光学微波协同的模型，根据步骤e选取的样本实现建模及验证后，选择最优的模型实现生物量反演。