CN119476724A 一种基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法 （广西大学）

一种基于可见光植被指数的园区尺度植被本发明公开了一种基于可见光植被指数的见光正摄图像的整体像元中的植被覆盖区域的各个样地内植被的碳储量和各个样地内植被的2S2、从目标园区内选取若干个面积相等的样地将各个样地内植被的生物量输入到植被生物量一碳储量计算模型中将各个样地内植被的生长参数和叶面积指数输入到植被生物量一固碳量计算模型中，S4、将若干个面积相等的样地划分为训练样本2.根据权利要求1所述的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法，其特3.根据权利要求1所述的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法，其特基于蓝绿比值指数GBRI将可见光正摄图像的整体像元进行植被像元与非植被像源的4.根据权利要求1所述的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法，其特所述采集若干样地中植被的特定信息，具体为：采集样地的乔木35.根据权利要求1所述的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法，其特Q,iA,iB,iC,i式中BQ,i——第i个调研样方的植被生物量；BA,i——第i个调研样方中乔木的生物量；6.根据权利要求1所述的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法，其特7.根据权利要求1所述的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法，其特sa,q为调研样方中乔木年固碳量；Csa,d为调研sb,q为调研样方中灌木年固碳量；Csb,d为调研样方中第b株灌木单位叶面积的sc,q为调研样方中草本年固碳量；Csc,d为调研样方中第8.根据权利要求1所述的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法，其特征在于，所述步骤S4中利用各个样地内植被的碳储量和各个样地内对应的不同可见光指的可见光指数碳储量计算子模型和目标园区将各个样地内植被的碳储量和各个样地内对应的不同可见光指数分别输入到目标园4将各个样地内植被的碳储量和各个样地内对应的不同可见光指数分别输入到目标园9.根据权利要求8所述的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法，其特基于重采样计算结果，利用散点图与Pearson相关性分析法对散点与相关系数矩阵对性分析法对各个样地内的植被碳储量与各个样地内不同的可见光植被指数进行相关性分所述得到判定系数最高的可见光指数一固碳量计算子模型为园区植被固碳量估算模对样地内植被固碳量进行线性回归分析，确定与植被碳储量呈5星影像和植被指数在农田生物量计算中的准确性；TranNgocKhanhNi等学者利用卫星遥机遥感数据存在精度较低与卫星覆盖范围等问题，无法有效解决园区尺度的碳汇估算问6[0007]本发明的目的是提供一种基于可见光植被指数的园区尺可见光指数碳汇计算模型(包括碳储量和固碳量计算两个子模型)，进而利用植被可见光7[0022]下面结合附图对本发明中基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法[0023]图1是本发明提供的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法中总体[0024]图2是本发明提供的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法中的可[0025]图3是本发明提供的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法中的蓝[0026]图4是本发明提供的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法中的植[0027]图5是本发明提供的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法中的植[0028]图6是本发明提供的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法中的调[0029]图7是本发明提供的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法中的部[0030]图8是本发明提供的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法中的调[0031]图9是本发明提供的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法中的调[0032]图10是本发明提供的基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法中的[0033]图11是本发明提供的可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法中的植被8[0034]图12是本发明提供的可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法中的样地过绿指数EXG相关性分析；(b)为各样方植被固碳量与超绿超红差分指数EXGR相关性分析；为各样方植被固碳量与可见光波段差异植被指数VDVI相关性分析；(g)为各样方植被固碳量与红绿蓝植被指数RGBVI相关性分析；(h)为各样方植被固碳量与改进型红绿植被指数[0035]图13是本发明提供的可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法中的植被[0036]图14是本发明提供的可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法中的园区[0037]图15是本发明提供的可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算方法中的园区[0040]如图1所示，本发明提供了一种基于可见光植被指数的园区尺度植被碳汇量计算9[0055]将实地抽取测量取得的各样方植被生长参数与植被叶面积指数输入到植被生物碳储量和各个样地内对应的不同可见光指数进行相关性分析和回归分析构建得固碳量和各个样地内对应的不同可见光指数————[0081]上式中，CSQ,i为第i调研样方的植被碳储量；BQ,i——第i个调研样方的植被生物[0103]将各个样地内植被的碳储量和各个样地内对应的不同可见光指数分别输入到目可见光指数碳储量计算子模型作为园区植被碳储量[0110]分别采用60个建模样本和20个验证样本数据对上述建立的园区植被碳储量估算[0121]将各个样地内植被的碳储量和各个样地内对应的不同可见光指数输入到各个园[0123]随机将80个实测样方样本分为两部分，选择其中75％的样本(60个)作为训练样[0127]分别采用60个建模样本和20个验证样本数据对上述建立的园区植被碳储量估算计算子模型带入S1获得的全区植被可见光指数计算得到。[0135](2)对园区整体的各可见光植被指数计算结果执行重采样命令，像元大小与抽样[0136](3)通过提取园区尺度植被覆盖区域的所有超绿超红差分指数EXGR(详见表1公式要素形体，通过GIS软件对超绿超红差分指数EXGR的重采样计算结果执行按掩膜提取信息转点工具与表转Excel工具，即可提取到园区植被覆盖区域所对应的超绿超红差分指数EXGR的所有数值。园区植被碳储量计算根据公式(30)，经计算，得到园区总体碳储量为[0137]对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发