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龙图腾网获悉福建师范大学申请的专利基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算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：CN117216725B 。

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：202311160455.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算方法是由蒋先蝶;李登秋;陆灯盛设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算方法，涉及一种利用样地‑机载激光雷达‑陆地卫星时间序列数据建模策略估算亚热带地区桉树碳储量的方法，具体地说，是指一种通过机载激光雷达数据将样地与Landsat衍生的植被年龄联系起来，在区域范围内估算桉树的碳储量的方法，属于森林碳储量估算技术领域。

本发明授权基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算方法，其特征在于：通过机载激光雷达数据将样地与Landsat衍生的植被年龄进行关联，在区域范围内估算桉树的碳储量； 包括以下步骤： 步骤1：利用实地每木检尺测量，获取样地的碳储量观测值； 步骤2：对研究区内Lidar数据进行预处理，得到冠层高度模型CHM； 步骤3：以样地范围为矢量边界，基于LidarCHM数据，提取对应样地的林分高度变量； 步骤4：以样地碳储量为因变量，Lidar变量为自变量，用逐步回归选择具有统计学意义的变量，建立桉树碳储量的多元线性回归模型； 步骤5：根据步骤4建立好的Lidar覆盖区的桉树碳储量模型，计算得到Lidar覆盖区的碳储量估测值； 步骤6：将Lidar覆盖区域的碳储量分布图与桉树分布图叠加在一起，利用分层随机抽样的方法，选取训练样本和验证样本； 步骤7：使用随机定位分割法和邹氏检验对研究区内Landsat时间序列NDVI数据进行动态变化监测，从而获取桉树林龄； 步骤8：根据步骤6中采集的样本位置，提取对应位置上桉树林龄的数值；然后将桉树林龄对数转换，以转换后的数值为自变量，以步骤6中的训练样本为因变量，建立桉树碳储量的非线性回归模型； 步骤9：根据步骤8建立好的研究区桉树碳储量模型，计算步骤7中获取的桉树林龄影像的每个像元，得到整个研究区桉树碳储量估测结果图； 步骤4中，具体的回归模型为： y＝b0+b1x1+b2x2+…+bixi1 其中y表示样地碳储量实测值，xi表示为步骤3中筛选后的Lidar变量集，bi表示为线性模型中的系数； 通过软件SPSS中的逐步回归算法得到具体的模型和模型参数； 步骤8中，根据步骤6中采集的样本位置，提取对应位置上桉树林龄的数值；然后将桉树林龄对数转换，以转换后的数值为自变量，以步骤6中的训练样本为因变量，建立桉树碳储量的非线性回归模型，具体的非线性回归模型： y＝c0+c1lnx2 其中y为步骤6中的训练样本碳储量值，x表示为步骤7中的桉树林龄，c0和c1表示为模型中的系数； 通过软件SPSS建立碳储量与林龄的一元函数关系，得到c0和c1。

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