发明专利 已授权

基于神经网络和CASA模型的净初级生产力估算方法

📄 申请号:CN202211451123.8 📄 发布日:2026/06/05

著录项目信息

申请日
2022-11-19
公开号
CN115937714B
公开日
2025-11-07
申请人
三峡大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

碳收支核算, 生态监测, 气候变化研究

摘要

本申请提出了一种基于神经网络和CASA模型的净初级生产力估算方法,使用具有近红外光波段NIR与红光波段R的无人机对研究区域进行航拍获得R、NIR与全色影像;对影像进行处理获得正射影像(DOM)与数字地表模型(DSM);对研究区域进行实地采样获得生物量,从而计算出估算区域的影响因子;对气象数据进行处理获得温度、降雨与辐射参数;对数据进行训练获得区域的影响因子模型;利用影响因子模型与CASA模型对每个像元的高程、归一化植被指数NDVI、温度、降雨、辐射进行处理获得净初级生产力NPP。本申请能实现无人机影像的净初级生产力的高精度估算。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

¥13000.0
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:56 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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