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申请/专利权人：中国资源卫星应用中心

摘要：本发明提供一种基于GEDI及多种公开数据集的草原地上生物量估算方法，包括：获取草原地区植被生长季节的多光谱遥感影像，以及相同时期的GEDIL4A地上生物量密度采样数据及多种生物量公开数据集；对数据进行重采样等预处理形成特征数据集，建立随机森林回归模型，使用GEDIL4A地上生物量密度采样数据及特征数据集训练和验证随机森林回归模型，并评估模型的性能，得到用于估算多光谱遥感影像范围内所有未知区域的草原地上生物量密度的随机森林回归模型。本发明采用与生物量密度密切相关的多种公开数据集作为特征数据集，既节省了大量实地采样的人力物力，又保证了对草原地上生物量密度估计的精度。

主权项：1.一种基于GEDI及多种公开数据集的草原地上生物量估算方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取草原地区植被生长季节的多光谱遥感影像，以及同一时期、相同地理区域的GEDIL4A地上生物量密度采样数据；步骤2、获取与草原地区植被生长季节的多光谱遥感影像同一时期、相同地理区域的MODIS叶面积指数LAI数据、MODIS总初级生产力GPP数据和MODIS净初级生产力NPP数据；步骤3、对草原地区植被生长季节的多光谱遥感影像进行植被指数计算处理，得到植被指数影像数据NDVI；步骤4、对上述植被指数影像数据NDVI采用像元二分模型计算植被覆盖度FVC；步骤5、对步骤2的MODIS叶面积指数LAI影像数据、MODIS总初级生产力GPP影像数据和MODIS净初级生产力NPP影像数据按照最近邻元法进行重采样，重采样的分辨率与草原地区植被生长季节的多光谱遥感影像相同，形成重采样的MODIS叶面积指数LAI影像数据、MODIS总初级生产力GPP影像数据和MODIS净初级生产力NPP影像数据；步骤6、将步骤1中的草原地区植被生长季节的多光谱遥感影像、步骤3中的植被指数影像数据NDVI、步骤4中的植被覆盖度影像数据FVC、步骤5中重采样的MODIS叶面积指数LAI影像数据、MODIS总初级生产力GPP影像数据以及MODIS净初级生产力NPP影像数据共同形成特征数据集，用于预测目标变量的特性；步骤7、将GEDIL4A地上生物量密度采样数据作为实测值，并将其分割为训练集和验证集；步骤8、构建随机森林回归模型，同时设置模型参数；步骤9、使用特征数据集和训练集对随机森林回归模型进行训练；步骤10、给训练后的模型输入特征数据集，将模型输出的地上生物量密度的估算值与验证集相比较，计算均方根误差RMSE和决定系数R-squared；步骤11、使用均方根误差RMSE和决定系数R-squared作为模型性能评价参数判断模型的预测精度，如果模型的评价参数满足设定的条件，则进入步骤12，否则进行模型参数调优，返回步骤8重新迭代；步骤12、得到随机森林回归模型，用于估算多光谱遥感影像范围内所有未知区域的草原地上生物量密度。

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百度查询： 中国资源卫星应用中心 一种基于GEDI及多种公开数据集的草原地上生物量估算方法