申请/专利权人：中国矿业大学(北京)

申请日：2023-11-22

公开（公告）日：2024-02-27

公开（公告）号：CN117612038A

主分类号：G06V20/17

分类号：G06V20/17;G06V20/10;G06V10/46;G06V10/762;G06Q50/02;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明公开了一种基于无人机影像的矿区植被碳汇精细演算方法，其方法包括：S1、采用多光谱无人机对目标矿区进行重叠正投影拍摄得到影像数据集并得到目标矿区影像；S2、对目标矿区影像逐像素进行灰度化处理与属性划分；S3、基于改进的双线性插值算法对目标矿区影像按照设定像元大小进行重采样处理，统计得到各个像元的植被覆盖度；S4、采集目标矿区的气象参数输入反距离权重插值模型中，反距离权重插值模型采用距离倒数乘方法进行覆盖所有像元的气象参数的插值处理，基于UAV‑CASA模型计算得到各个像元的碳汇量。本发明能够得到各个像元的碳汇量、目标矿区碳汇量分布、总碳汇量、植被净生态系统生产力总量，对科学评价矿区植被碳汇具有重要意义。

主权项：1.一种基于无人机影像的矿区植被碳汇精细演算方法，其特征在于：其方法包括：S1、采用多光谱无人机对目标矿区进行重叠正投影拍摄得到影像数据集，基于目标矿区构建坐标系，将影像数据集中影像数据配准并拼接、校正成目标矿区影像；S2、对目标矿区影像逐像素进行如下灰度化处理：将目标矿区影像中按照像素解析R、G、B三个颜色通道，计算得到像素的灰度值EXG，EXG＝2*G1-R1-B1，G1、R1、B1表示三个颜色通道所对应的数值；按照像素的灰度值EXG进行像素的灰度化处理；将目标矿区影像的像素设定具有L个灰度级数，先预设阈值K，将目标矿区影像的像素按照阈值K划分为C0、C1两个灰度类，然后计算得到目标矿区影像的平均灰度μ、C0类像素的平均灰度μ0、C1类像素的平均灰度μ1，然后按照如下公式计算类间方差δ2k：δ2k＝ω0μ-μ02+ω1μ-μ12；其中ω0是C0类的像素占比比，ω1是C1类的像素占比；更换预设阈值K并获取类间方差δ2k的最大值时的预设阈值K作为最优阈值T；将目标矿区影像中灰度值不小于T的像素点划分为植被，其余划分为非植被；S3、基于改进的双线性插值算法对目标矿区影像按照设定像元大小进行重采样处理，然后统计得到各个像元的植被覆盖度；S4、基于坐标系的坐标数据构建反距离权重插值模型，采集目标矿区的气象参数输入反距离权重插值模型中，气象参数包括月平均气温、月总降水、月太阳总辐射，反距离权重插值模型采用距离倒数乘方法进行覆盖所有像元的气象参数的插值处理；基于UAN-CASA模型按照如下方法计算得到各个像元的碳汇量NPPx，t：NPPx，t＝APARx，t×εx，tAPARx，t＝SOLx，t×FPARx，t×0.5×[FVC×FPARmax-FPARmin+FPARmin]εx，t＝T1x，t×T2x，t×Wx，t×ε*；其中x表示像元位置，t表示时间，APARx,t表示像元x在t月的植被光合有效辐射，εx，t为像元x在t月真实的植被光能利用率，SOLx，t表示像元x在t月的太阳总辐射量，FPARmax与FPARmin分别取0.95和0.001，T1x，t和T2x，t分别表示低温和高温下对光能利用效率的胁迫系数，Wx，t为水分胁迫系数，ε*为理想条件下的最大光能利用率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国矿业大学(北京) 基于无人机影像的矿区植被碳汇精细演算方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD