摘要
本申请涉及遥感生物量检测领域技术领域,具体涉及基于高分辨率遥感数据的山区森林生物量识别方法及系统,该方法包括:基于各像元的坡度特征值,将所有聚类簇划分为高坡度阴坡簇和低坡度阳坡簇;基于各低坡度阳坡簇内所有像元的像素值,从各低坡度阳坡簇内筛选出特征像元;基于各高坡度阴坡簇内所有像元的像素值均值与纹理特征值融合的结果,并结合各低坡度阳坡簇内所有特征像元的坐标的混乱程度,确定生物复杂度,对待识别山区森林区域的生物量进行识别。本申请解决了由于地形因素干扰造成山区森林中生物量被错估的问题,提高了山区森林生物量状况识别的准确性。
技术关键词
高分辨率遥感数据
森林生物量
山区
特征值
识别方法
光学遥感图像
反射率
阈值分割算法
邻域
像素
复杂度
纹理
表达式
识别系统
处理器
坐标
存储器
元素
序列
系统为您推荐了相关专利信息
动态识别方法
支持向量机模型
动态识别装置
SF6气体检测
融合特征
步态轮廓图
行人步态
骨架特征
多模态特征融合
步态识别方法
姿势稳定性评估
离散小波变换
频率
虚拟现实VR设备
数据