【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感测绘，尤其涉及一种基于遥感大数据的林业测绘方法。
技术介绍
1、遥感测绘技术是通过卫星、无人机、航空平台等设备，利用电磁波、光波、雷达波等传感器获取地球表面及其环境信息，并通过相应的数据处理与分析手段，绘制出准确的地理信息图像或模型。这一
涵盖了遥感数据获取、处理、分析以及应用等多个方面，广泛应用于土地利用、环境监测、灾害预警、城市规划、农业和林业资源调查等领域。遥感测绘利用的是从地面无法直接接触的高度获取的空间信息，具有获取范围广、时间连续性强、实时性高、精度逐步提高等特点，尤其在大范围、动态变化的区域勘测和监测中具有显著优势。
2、基于遥感大数据的林业测绘方法，主要应用遥感技术和大数据分析手段，对森林资源进行精准监测和评估。该方法通过卫星遥感影像、无人机数据以及地面实地调查等多种数据源的整合，结合云计算、大数据处理等技术，对森林覆盖率、树种分布、林地变化以及林木生长等情况进行详细分析。其用途广泛，能够有效支持森林资源调查、林业生态监测、森林火灾预警、碳储量评估等多个方面，对于促进林业资源的可持续管理和保护具有重要意义。
3、现有技术的遥感测绘虽然能获取大量的空间信息，但在实际操作过程中常面临几个显著问题。首先，虽然通过卫星和无人机等设备获取的遥感数据具备较高的覆盖范围和实时性，但由于数据量庞大且来源单一，导致不同数据源之间的时间和空间对齐问题较为突出，这使得某些区域的监测结果可能存在偏差或遗漏。其次，现有技术多依赖静态数据分析和传统的地面调查，在面对动态变化的森林资源时，缺乏有
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于遥感大数据的林业测绘方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于遥感大数据的林业测绘方法，包括以下步骤：
3、s1：集成遥感影像、无人机图像、温度传感器和湿度传感器数据进行时空对齐处理，并通过时间插值填补缺失数据，同时进行异常值检测，结合处理后的数据计算森林区域的生态指标，输出森林健康生态评估结果；
4、s2：基于所述森林健康生态评估结果，通过遥感影像、无人机图像、温度传感器和湿度传感器数据识别森林中的物种，并结合环境因素，分析物种对森林生态功能的贡献，结合物种分布与生态健康进行比对处理，识别影响生态功能的关键物种分布，输出物种分布生态功能贡献报告；
5、s3：基于所述森林健康生态评估结果和所述物种分布生态功能贡献报告，分析森林生态和资源的动态变化，确定森林资源的变化趋势，识别森林资源增减规律并结合气候因素，预测未来一段时间内森林生态的变化情况，得出森林资源未来预测报告；
6、s4：结合所述森林健康生态评估结果和所述物种分布生态功能贡献报告，进行森林资源的空间分布分析，评估差异区域的资源利用效率，通过预设阈值，识别并区分资源利用高效区域和低效区域，并分析区域差异原因，输出森林资源差异报告；
7、s5：基于所述森林资源差异报告和所述森林资源未来预测报告，针对资源利用低效区域，进行资源的重新配置，结合气候变化和环境监测数据，评估潜在的生态风险区域，激发预警和风险管理，形成森林资源管理优化与风险管控方案。
8、作为本专利技术的进一步方案，所述森林健康生态评估结果包括森林生态指标、缺失数据补充结果和异常值检测结果，所述物种分布生态功能贡献报告包括物种识别结果、物种生态功能贡献分析和关键物种分布识别，所述森林资源未来预测报告包括资源变化趋势分析、资源增减规律和气候因素影响分析，所述森林资源差异报告包括资源利用效率评估、高效与低效区域标定和区域差异原因分析，所述森林资源管理优化与风险管控方案包括资源重新配置方案、潜在风险区域评估和风险管理策略。
9、作为本专利技术的进一步方案，集成遥感影像、无人机图像、温度传感器和湿度传感器数据进行时空对齐处理，并通过时间插值填补缺失数据，同时进行异常值检测，结合处理后的数据计算森林区域的生态指标，输出森林健康生态评估结果的具体步骤为：
10、s101：基于遥感影像、无人机图像、温度传感器和湿度传感器数据，进行时间和空间坐标的精确对齐，对每个数据源进行时间戳排序，并对空间坐标尺度进行转换统一，调整数据源间的时间差异和空间偏差，生成时空对齐数据；
11、s102：基于所述时空对齐数据，进行时间段插值，对所有数据根据时间间隔进行重采样，并在缺失数据点插入数值填补空白，生成填补数据；
12、s103：基于所述填补数据，进行异常值检测并定义数据的正常波动范围，检查每个数据点与范围的关系，标记超出范围的异常值并通过插值处理异常点，输出森林健康生态评估结果。
13、作为本专利技术的进一步方案，基于所述森林健康生态评估结果，通过遥感影像、无人机图像、温度传感器和湿度传感器数据识别森林中的物种，并结合环境因素，分析物种对森林生态功能的贡献，结合物种分布与生态健康进行比对处理，识别影响生态功能的关键物种分布，输出物种分布生态功能贡献报告的具体步骤为：
14、s201：基于所述森林健康生态评估结果，通过遥感影像和无人机图像进行森林区域的物种轮廓提取，结合温度和湿度数据分析物种分布范围，进行物种识别，并标记物种的核心生长区，生成物种识别数据；
15、s202：基于所述物种识别数据，结合环境因素，提取物种生长与温湿度因素的关系，通过物种与环境因素的数值匹配进行对比，分析物种对森林生态功能的影响，计算生长区域内的生态贡献指数，生成物种生态功能贡献数据；
16、s203：基于所述物种生态功能贡献数据，将物种分布与森林健康生态评估结果进行比对，识别关键物种及其在生态功能中的作用，结合物种的空间分布和生态功能贡献进行综合分析，生成物种分布生态功能贡献报告。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述物种的生态贡献指数的计算公式具体为：
18、
19、首先，生态贡献指数代表ecii，物种代表i，环境因素代表j，rij代表物种i在环境因素j下的响应率，eij代表环境因素j在地点i的实际测量值，hi代表物种i的最适湿度，pi代表实际湿度。
20、作为本专利技术的进一步方案，基于所述森林健康生态评估结果和所述物种分布生态功能贡献报告，分析森林生态和资源的动态变化，确定森本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于遥感大数据的林业测绘方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于遥感大数据的林业测绘方法，其特征在于，所述森林健康生态评估结果包括森林生态指标、缺失数据补充结果和异常值检测结果，所述物种分布生态功能贡献报告包括物种识别结果、物种生态功能贡献分析和关键物种分布识别，所述森林资源未来预测报告包括资源变化趋势分析、资源增减规律和气候因素影响分析，所述森林资源差异报告包括资源利用效率评估、高效与低效区域标定和区域差异原因分析，所述森林资源管理优化与风险管控方案包括资源重新配置方案、潜在风险区域评估和风险管理策略。
3.根据权利要求1所述的基于遥感大数据的林业测绘方法，其特征在于，集成遥感影像、无人机图像、温度传感器和湿度传感器数据进行时空对齐处理，并通过时间插值填补缺失数据，同时进行异常值检测，结合处理后的数据计算森林区域的生态指标，输出森林健康生态评估结果的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的基于遥感大数据的林业测绘方法，其特征在于，基于所述森林健康生态评估结果，通过遥感影像、无人机图像、温度传感器和湿度传感器数据识别
5.根据权利要求4所述的基于遥感大数据的林业测绘方法，其特征在于，的具体步骤为：所述物种的生态贡献指数的计算公式具体为：
6.根据权利要求1所述的基于遥感大数据的林业测绘方法，其特征在于，基于所述森林健康生态评估结果和所述物种分布生态功能贡献报告，分析森林生态和资源的动态变化，确定森林资源的变化趋势，识别森林资源增减规律并结合气候因素，预测未来一段时间内森林生态的变化情况，得出森林资源未来预测报告的具体步骤为：
7.根据权利要求6所述的基于遥感大数据的林业测绘方法，其特征在于，的具体步骤为：所述气候因素对特定地点森林资源量变化的影响计算公式具体为：
8.根据权利要求1所述的基于遥感大数据的林业测绘方法，其特征在于，结合所述森林健康生态评估结果和所述物种分布生态功能贡献报告，进行森林资源的空间分布分析，评估差异区域的资源利用效率，通过预设阈值，识别并区分资源利用高效区域和低效区域，并分析区域差异原因，输出森林资源差异报告的具体步骤为：
9.根据权利要求8所述的基于遥感大数据的林业测绘方法，其特征在于，的具体步骤为：所述资源利用效率计算公式具体为：
10.根据权利要求1所述的基于遥感大数据的林业测绘方法，其特征在于，基于所述森林资源差异报告和所述森林资源未来预测报告，针对资源利用低效区域，进行资源的重新配置，结合气候变化和环境监测数据，评估潜在的生态风险区域，激发预警和风险管理，形成森林资源管理优化与风险管控方案的具体步骤为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于遥感大数据的林业测绘方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于遥感大数据的林业测绘方法，其特征在于，所述森林健康生态评估结果包括森林生态指标、缺失数据补充结果和异常值检测结果，所述物种分布生态功能贡献报告包括物种识别结果、物种生态功能贡献分析和关键物种分布识别，所述森林资源未来预测报告包括资源变化趋势分析、资源增减规律和气候因素影响分析，所述森林资源差异报告包括资源利用效率评估、高效与低效区域标定和区域差异原因分析，所述森林资源管理优化与风险管控方案包括资源重新配置方案、潜在风险区域评估和风险管理策略。
3.根据权利要求1所述的基于遥感大数据的林业测绘方法，其特征在于，集成遥感影像、无人机图像、温度传感器和湿度传感器数据进行时空对齐处理，并通过时间插值填补缺失数据，同时进行异常值检测，结合处理后的数据计算森林区域的生态指标，输出森林健康生态评估结果的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的基于遥感大数据的林业测绘方法，其特征在于，基于所述森林健康生态评估结果，通过遥感影像、无人机图像、温度传感器和湿度传感器数据识别森林中的物种，并结合环境因素，分析物种对森林生态功能的贡献，结合物种分布与生态健康进行比对处理，识别影响生态功能的关键物种分布，输出物种分布生态功能贡献报告的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的基于遥感大数据的林业测绘方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩扬，张德明，汪子杰，梁文鹏，姜冰，肖艳丽，侯丽燕，李伟欣，张伟，满顺德，
申请(专利权)人：山东省地质矿产勘查开发局第四地质大队山东省第四地质矿产勘查院，
类型：发明
国别省市：
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