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申请/专利权人：福建师范大学
申请日：2023-09-15
公开（公告）日：2024-02-20
公开（公告）号：CN117575982A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06T7/10;G06T7/13;G06T5/50;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开
摘要：本发明涉及一种基于多源高分遥感数据的森林小班边界优化方法。基于融合后的GF‑6和Sentinel‑2影像，先采用棋盘式矢量分割再采用多尺度分割方法对桉树小班进行分割，重新划定桉树小班边界，优化后的小班边界可以进一步提升林分参数模拟精度。
主权项：1.一种基于多源高分遥感数据的森林小班边界优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、基于时间序列Landsat数据，林场无人机雷达数据，获取2017年由政府部门开展森林小班调查数据，选取GF-6影像数据和Sentinel-2影像数据；步骤2、对选取的卫星影像GF-6、Sentinel-2数据进行预处理，得到处理后的卫星影像；并将GF-6与Sentinel-2进行影像融合，得到多光谱高分辨率影像；对时间序列landsat数据进行桉树分类；无人机Lidar数据生成CHM；步骤3、对桉树小班进行分割，采用矢量分割和多尺度分割方法，底图叠加步骤2GF-6与Sentinel-2融合影像的成果；步骤4、在步骤3的基础上，将分割得到的结果和步骤2桉树分类的结果“桉树空间分布图”结合，对分割后的小班边界进行优化，重新划定小班边界；步骤5、将重新划定的小班边界与Lidar反演树高图进行对比验证；步骤6、将桉树小班分割前与分割后的成果进行变异系数的计算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建师范大学 一种基于多源高分遥感数据的森林小班边界优化方法
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