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龙图腾网获悉北华航天工业学院申请的专利基于模型融合的人工林地上生物量监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119862539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510353066.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于模型融合的人工林地上生物量监测方法是由高凌寒;田颖;贾翠;王惯星;刘其悦设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型融合的人工林地上生物量监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于模型融合的人工林地上生物量监测方法，涉及生物量监测技术领域，收集观测区域内机载高光谱数据、机载LiDAR数据以及任一部分观测区域的生物量的真实值；对机载高光谱数据和机载LiDAR数据分别进行预处理，构建基于机载LiDAR数据的地上生物量模型和基于机载高光谱数据的地上生物量模型，分别计算机载LiDAR数据的地上生物量模型对监测地区的预测误差和基于机载高光谱数据的地上生物量模型对监测地区的预测误差，从而设置机载LiDAR数据权重和机载高光谱数据权重，生成人工林地生物量监测模型。本发明融合机载高光谱与LiDAR数据，为林业部门提供精确的森林资源数据，助力更科学的资源评估与生态规划。

本发明授权基于模型融合的人工林地上生物量监测方法在权利要求书中公布了：1.基于模型融合的人工林地上生物量监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1、收集观测区域内机载高光谱数据、机载LiDAR数据以及任一部分观测区域的生物量的真实值；对机载高光谱数据和机载LiDAR数据分别进行预处理； S2、分别基于机载LiDAR数据和机载高光谱数据，构建基于机载LiDAR数据的地上生物量模型和基于机载高光谱数据的地上生物量模型； S3、分别计算机载LiDAR数据的地上生物量模型对监测地区的预测误差和基于机载高光谱数据的地上生物量模型对监测地区的预测误差，从而设置机载LiDAR数据权重和机载高光谱数据权重； S4、融合基于机载LiDAR数据的地上生物量模型和基于机载高光谱数据的地上生物量模型，生成人工林地生物量监测模型，利用人工林地生物量监测模型对生物量进行监测； 在步骤S2中，对机载LiDAR数据的第n个特征数据进行分析，采用随机森林算法计算第n个特征数据xnL的重要性评分PxnL： ； 其中T为随机森林中决策树的数量，errOL为不使用特征数据xnL时的整体误差，errtL为使用特征数据xnL时第t棵决策树的误差，进而获得机载LiDAR数据的N个特征数据的重要性评分，按重要性评分从高到低选择K个特征数据作为基于机载LiDAR数据的地上生物量模型的重要特征数据；同理对高光谱数据进行分析，获得B个特征数据作为基于机载高光谱数据的地上生物量模型的重要特征数据，构建基于机载LiDAR数据的地上生物量模型； 采用构建基于机载LiDAR数据的地上生物量模型的方法，考虑基于机载高光谱数据的地上生物量模型的误差项和基于机载高光谱数据对地上生物量的预测生物量，构建基于机载高光谱数据的地上生物量模型。

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