一种基于深度学习的地上生物量计算方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的地上生物量计算方法及系统，包括：获取林区的地理位置信息和对应位置无人机、卫星图像数据；在林内随机采样，获取样方内所有乔木树种、株高、胸径数据和每种树对应异速生长方程；计算每个地面样方的平均AGB；构建无人机多源数据和地面AGB的深度学习计算网络；反演无人机飞行区域的AGB数据；构建卫星图像‑生物量计算模型；估算目标区域的大范围AGB分布；对无人机图像‑生物量计算网络进行权重可视化分析。本发明能够利用无人机的高分辨率图像实现对AGB的精准估算。与传统方法相比，本发明避免了传统测量方法耗时费力以及减弱了传统机器学习方法代表性不足的缺点。