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龙图腾网获悉北京林业大学申请的专利一种基于遥感生物量反演的优势树种BVOCs排放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：CN116128353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310045427.2，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于遥感生物量反演的优势树种BVOCs排放估算方法是由伦小秀;王璇;王晓月;赵丹青;冯如帆设计研发完成，并于2023-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遥感生物量反演的优势树种BVOCs排放估算方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于遥感生物量反演的优势树种BVOCs排放估算方法，包括：1根据研究区的森林类型进行优势树种的选取；2针对所述优势树种，在研究区内选定样地并进行实地调查以获取与各优势树种地上生物量相关的实测参数；以及获取研究区内遥感影像；3构建生物量拟合体系参数；4针对各优势树种，基于步骤3的生物量密度以及遥感参数，以生物量为因变量，进行多模型的回归拟合；5建立评价指标，评价各模型拟合结果的精度，然后选择最优精度的模型来确定研究区优势树种生物量及植被指数的最优方程；6构建基于生物量遥感解译的优势树种BVOCs排放模型；以及7利用BVOCs排放模型估算优势树种BVOCs排放量。

本发明授权一种基于遥感生物量反演的优势树种BVOCs排放估算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感生物量反演的优势树种BVOCs排放估算方法，包括： 1根据研究区的森林类型进行优势树种的选取； 2针对所述优势树种，在研究区内选定样地并进行实地调查以获取与各优势树种地上生物量相关的实测参数，以及获取研究区内遥感影像； 3构建生物量拟合体系参数，包括基于步骤2的实测参数计算样地地上优势树种生物量密度，并且基于遥感影像提取与森林地上生物量遥感反演相关的遥感参数； 4针对各优势树种，基于步骤3的生物量密度以及遥感参数，以生物量为因变量，进行多模型的回归拟合； 5建立评价指标，评价各模型拟合结果的精度，然后选择最优精度的模型来确定研究区优势树种生物量及植被指数的最优方程； 6构建基于生物量遥感解译的优势树种BVOCs排放模型；以及 7利用BVOCs排放模型估算优势树种BVOCs排放量； 步骤1中的优势树种包括：刺槐、栎树、杨树、油松、落叶松和白桦； 刺槐的BVOCs排放量模型如下： EISOP＝31.87[0.08291.522*NDVI+79.124*RVI+2248.909*DVI-1.011*DEM+1748.647*SAVI-325.7*MSAVI+1812.743*Band1+2885.464*Bnad2-933.534*Band3-244.187*Band4-1202.848*Band5+1122.035*Band6-812.057*Band7-2106.1683-0.681]·γt·γp； ETMT,EOVOC＝0.58[0.08291.522*NDVI+79.124*RVI+2248.909*DVI-1.011*DEM+1748.647*SAVI-325.7*MSAVI+1812.743*Band1+2885.464*Bnad2-933.534*Band3-244.187*Band4-1202.848*Band5+1122.035*Band6-812.057*Band7-2106.168-0.681]·γt； 栎树的BVOCs排放量模型如下： EISOP＝110.40[0.061＝-2.241e03NDVI+5.524RVI+4.797e02EVI+1.219e03ARVI-1.119e-03DEM-3.064*e03SAVI+4.91e02MSAVI+2.082e03Band1-5.033e02Band2+3.797e03Band3-5.796e03Band4-5.653e02Bnad5+9.069e02Band6-6.497eBand7+2.579e03-0.523]·γt·γp ETMT,EOVOC＝3.10[0.061＝-2.241e03NDVI+5.524RVI+4.797e02EVI+1.219e03ARVI-1.119e-03DEM-3.064*e03SAVI+4.91e02MSAVI+2.082e03Band1-5.033e02Band2+3.797e03Band3-5.796e03Band4-5.653e02Bnad5+9.069e02Band6-6.497eBand7+2.579e03-0.523]·γt； 杨树的BVOCs排放量模型如下： EISOP＝90.86[0.08283.809NDVI+1.346RVI-84.822EVI-0.004DEM-274.446SAVI-135.874MSAVI-296.488Band2-137.982Band3-477.083Band4-95.680Band5-93.906Band6+78.367Band7+694.454Band8+23.642-2.521]·γt·γp ETMT,EOVOC＝4.05[0.08283.809NDVI+1.346RVI-84.822EVI-0.004DEM-274.446SAVI-135.874MSAVI-296.488Band2-137.982Band3-477.083Band4-95.680Band5-93.906Band6+78.367Band7+694.454Band8+23.642-2.521]·γt； 油松的BVOCs排放量模型如下： EISOP＝0.54[0.081-5.043eNDVI+5.114eRVI-4.474e02EVI+3.640e02DVI+2.898e-02DEM-7.872e02ARVI+4.255e02SAVI+4.052e02MSAVI+1.542e03Band1-3.084e02Band2-2.034e02Band3-1.044e02Band4-2.618e02Band5+8.575eBand6+4.726e02Band7-1.090e02-0.411]·γt·γp ETMT,EOVOC＝9.46[0.081-5.043eNDVI+5.114eRVI-4.474e02EVI+3.640e02DVI+2.898e-02DEM-7.872e02ARVI+4.255e02SAVI+4.052e02MSAVI+1.542e03Band1-3.084e02Band2-2.034e02Band3-1.044e02Band4-2.618e02Band5+8.575eBand6+4.726e02Band7-1.090e02-0.411]·γt； 桦树的BVOCs排放量模型如下： EISOP＝0.22[0.0521195.375NDVI+877.883RVI-4017.468MSAVI+1321.495SAVI+3157.581Band1-4479.349Band2-1705.667Band3+5443.259Band4+1150.283Band5-2105.098Band6+0.069Band7-2917.283-0.537]·γt·γp ETMT,EOVOC＝0.15[0.0521195.375NDVI+877.883RVI-4017.468MSAVI+1321.495SAVI+3157.581Band1-4479.349Band2-1705.667Band3+5443.259Band4+1150.283Band5-2105.098Band6+0.069Band7-2917.283-0.537]·γt； 落叶松的BVOCs排放量模型如下： EISOP＝0.07[0.04432.907NDVI-27.928RVI+85.452EVI+402.372DVI-326.989MSAVI+402.033ARVI-191.334SAVI-1516.31Band1+1712.918Band2+213.868Band3-683.286Band4-201.329Band5+271.641Band6-0.464Bnad7+0.051Band8+277.208-1.494]·γt·γp ETMT,EOVOC＝0.05[0.04432.907NDVI-27.928RVI+85.452EVI+402.372DVI-326.989MSAVI+402.033ARVI-191.334SAVI-1516.31Band1+1712.918Band2+213.868Band3-683.286Band4-201.329Band5+271.641Band6-0.464Bnad7+0.051Band8+277.208-1.494]·γt； 其中，EISOP为异戊二烯的排放量；ETMT,EOVOC为植物单萜烯的排放量及其他VOCs排放通量；γt、γp分别为气温校正因子和光合有效辐射校正因子；NDVI、RVI、EVI、DVI、MSAVI、SAVI以及ARVI为Landsat-8OLI及Sentinel-2卫星影像共有植被指数；栎树和杨树模型中的Band2—Band8为Sentinel-2的原始波段；刺槐、油松、落叶松和白桦模型中的Band1—Band7为Landsat-8OLI的原始波段。

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