文献类型：专利

中文题名：基于无人机激光雷达特征变量的杉木林分生物量模型估测方法

作者：符利勇[1] 朱新胜[1] 叶金盛[1] 冯林艳[1] 王文文[1] 庞丽峰[1] 陈巧[1] 马志波[1] 黄天宝[1] 汪求来[1]

第一作者：符利勇

机构：[1]中国林业科学研究院资源信息研究所;

专利类型：发明专利

申请号：CN202510114372.5

申请日：20250124

申请人地址：100091 北京市海淀区东小府2号

公开日：20250523

代理人：霍艳慧

代理机构：河南宏程知识产权代理事务所(普通合伙) 43239

语种：中文

中文关键词：无人机;激光雷达;特征变量;杉木林;生物量;模型;估测;数据采集;样地;数据选取;林分类型;林龄;经营;措施;实时动态;定位;RTK;中心点;地理坐标;高程数据;记录;地形;坡度;海拔;地形因子;测定;胸径;DBH;cm;单木

年份：2025

摘要：本发明提供基于无人机激光雷达特征变量的杉木林分生物量模型估测方法，属于模型构建领域，本发明基于广东省154块样地数据，通过变量筛选分别建立一元、多元基础回归模型，以及加入龄组作为变量的混合效应、哑变量生物量回归模型，应用确定系数R2、均方根误差RMSE、残差、总体相对误差TRE等指标评价模型精度。筛选出相关性较高的机载激光雷达变量共41个，最终进入模型的自变量2个。树叶生物量拟合效果最好的是对数混合效应模型，其他林分分项生物量拟合效果最好的是幂函数混合效应模型，使用机器学习模型后模型拟合效果提升(RMSE＝1.080～9.902；R2＝0.855～0.937；TRE＝0.066～0.081)。将检验样本的数据分别代入到训练好的模型检验模型精度，整体具有较好的拟合效果。