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龙图腾网获悉福建师范大学申请的专利一种基于多源遥感数据的森林小班林龄更新方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117237803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311190127.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于多源遥感数据的森林小班林龄更新方法是由李登秋;林海英;张毅;陆灯盛;陈耀亮设计研发完成，并于2023-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源遥感数据的森林小班林龄更新方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多源遥感数据的森林小班林龄更新方法。基于时间序列NDVI，利用随机布局分割找到森林变化点（时间、位置、数量），以确定林龄分布；再基于多源高分影像对小班进行分割，最终将时间序列中提取出来的林龄更新到重分割的小班中。该方法节约林龄调查的人力、时间成本，为森林林龄更新提供了一定支持。

本发明授权一种基于多源遥感数据的森林小班林龄更新方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源遥感数据的森林小班林龄更新方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、准备2000-2021年所有可用LandsatNDVI数据，2021年GF-6影像、Sentinel-2影像，2021年森林实地调查数据、森林小班数据； 步骤2、分为两个部分：1时间序列部分：将每个像素的NDVI时间序列随机分成M段，通过sSIC计算确定各分段的最大累积和CUSUM以及相应断点数量、位置和顺序；2多源高分数据部分：分别对GF-6影像、Sentinel-2影像进行预处理，再进行数据融合； 步骤3、分为两个部分：1时间序列部分：基于变化点和每个片段的特征，利用随机森林分类器对不同时段的土地利用进行分类，得到桉树空间分布图，确定森林在2021年采伐和稳定恢复的时间、年代、轮作周期和森林年龄；2多源高分数据部分：对森林调查数据中的小班进行矢量分割再基于融合的高分影像进行多尺度分割，得到最新的桉树小班； 步骤4、基于步骤3的结果，以最新的桉树小班作为输入数据，定义区域，捕捉林龄栅格，提取森林林龄栅格的像元值； 步骤5、基于步骤4的结果，将提取的林龄像元值赋给小班栅格； 步骤6、将赋值后的栅格数据转为矢量小班，即完成小班林龄的更新； 所述步骤2具体实现如下： 1时间序列部分：首先将NDVI时间序列划分M段；其次确定相应断点数量、位置和顺序； a、随机抽取子序列，即向量NDVIs，NDVIs+1，...，NDVIe，其中s和e是一个子序列的开始和结束观察，并计算每个子序列的CUSUM统计量；最大化每个CUSUM，在M个CUSUMs中选择最大的CUSUM，并将它作为第一个根据信息标准或预定义的阈值进行测试的候选断点；一旦确定断点显著，对它的左右时间序列进行相同的程序； sbe，n＝e-s+1，b是s和e点中间的观测时间，em、sm、nm是第m段的结束位置、开始位置和观测值个数，NDVIm,t是第m个子段中一个像素在时间t时的时间序列值；是b在s到e的时间序列中的CUSUM统计量；fm,b是具有最大及其相应变化点的子段；为取最大的CUSUM对应的m值和b值； b、用sSIC确定断点的位置和数量： α＝1表示标准的施瓦茨准则惩罚项；K是候选断点的数量；是相应的残差的最大似然估计最终的方差；N是时间序列数据中的观测数； 2多源高分数据部分：首先，分别对GF-6、Sentinel-2进行图像预处理；再使用GS融合算法完成图像融合； 对GF-6进行辐射校正、大气校正；对Sentinel-2进行辐射定标和大气校正，将多光谱波段统一重采样为10m分辨率； 以GF-6全色影像为基准，对Sentinel-2多光谱影像进行几何配准；采用GS融合算法对重采样的多光谱图像和模拟的全色影像进行GS变换，用真正的全色波段替换GS变换后影像的第一波段，最后再进行GS反变换得到2m分辨率的多光谱影像； 所述步骤3具体实现如下： 1时间序列部分：首先，基于变化点和每个片段的特征，结合2021年实地调查数据，利用随机森林分类，得到2021年桉树空间分布；在此基础上，确定桉树在2021年轮作周期和森林年龄； a、基于子序列NDVI和地形的特征，对每个时段的土地覆盖的类型进行分类，其特征包括谐波项、分段的平均NDVI、变化趋势、分段的长度、变化幅度、高程、坡度和坡向；结合2021年收集的土地覆盖类型的实地调查数据，建立最新时间段的随机森林分类模型，利用所建立的模型对所有分段进行分类，得到2021年桉树时空分布结果； b、确定桉树种植历史、轮作周期、林龄：砍伐点和稳定点是桉树NDVI时间序列的两种主要变化类型；稳定点是从快速生长阶段过渡到无干扰的稳定阶段；规则如下：1如果土地覆盖由采伐转换为桉树，将该段的开始时间和结束时间标记为砍伐时间和稳定时间；两段分为一个轮作周期；2从非桉树到桉树的变化点被标记为砍伐时间稳定时间，第二段被标记为第一个种植期；3如果土地覆盖范围由桉树转化为桉树，且年代增加1倍，则将变化点标记为砍伐时间和稳定时间；4如果NDVI时间序列只有一个稳定点，且之前种植非桉树，森林年龄增加6个月；5对分类结果进行后处理：当分段被划分为采伐迹地，且分段的长度持续三年以上时，重新标记为桉树，如果持续时间小于三年，并且由于缺乏特征数据而不进行分类，则将分段标记为采伐；确定2021年桉树种植历史后，结合步骤a的2021年桉树时空分布结果，最终获得2021年30m×30m空间分辨率的桉树林龄空间分布； 2多源高分数据部分：对桉树小班采取先矢量分割，后多尺度分割的策略，来重新划分小班边界； 基于eCognitionDeveloper对桉树小班进行棋盘式的矢量分割，将矢量分割结果叠加于融合的2m影像，进行多尺度分割，得到重分割的桉树小班。

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