一种基于综合遥感技术的森林环境遥感监测方法及终端技术

本发明专利技术提供了一种基于综合遥感技术的森林环境遥感监测方法及终端，方法包括：获得第一历史监测图像集；获得第一位置聚类指令，根据第一位置聚类指令对第一历史监测图像进行位置聚类，获得第一位置聚类结果；根据第一位置聚类结果获得第一位置分类指标；对第一位置聚类结果进行基于时间的时间线分类，获得第一时间线分类结果；据时间线分类结果获得第一变化区间指标；根据第一位置分类指标和第一变化区间指标确定卷积特征集合；通过卷积特征集合控制第一遥感监测设备对第一森林进行遥感监测。解决了现有技术中由于只是将算法作为数据处理的工具使用，缺乏系统的机器学习和遥感监测技术结合的技术，导致存在智能化和个体化程度较低的技术问题。度较低的技术问题。度较低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于综合遥感技术的森林环境遥感监测方法及终端


[0001]本专利技术涉及人工智能相关
，具体涉及一种基于综合遥感技术的森林环境遥感监测方法及终端。

技术介绍

[0002]近几年来，随着环境问题越来越突出，具有覆盖广、快速、多光谱、信息量大的遥感技术已成为监测环境变化的一项重要技术手段之一。正确处理遥感监测技术中监测得到的大量数据对于解决环境问题提供重要的信息参考基础，而机器学习对于数据有着优异的处理效果，将机器学习应用至遥感技术中是未来遥感监测发展的一大方向。例如利用神经网络处理图像，利用主成分分析简化数据等。目前主要是将各种机器学习的算法应用处理遥感技术的数据。
[0003]但本申请专利技术人在实现本申请实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
[0004]现有技术中由于只是将算法作为数据处理的工具使用，缺乏系统的机器学习和遥感监测技术结合的技术，导致存在智能化和个体化程度较低的技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请实施例通过提供了一种基于综合遥感技术的森林环境遥感监本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于综合遥感技术的森林环境遥感监测方法，其中，所述方法应用于一环境遥感分析终端，所述终端与第一遥感监测设备通信连接，所述方法包括：获得第一历史监测图像集，其中，所述第一历史监测图像集为第一森林的历史遥感监测图像集合；获得第一位置聚类指令，根据所述第一位置聚类指令对所述第一历史监测图像进行位置聚类，获得第一位置聚类结果；根据所述第一位置聚类结果获得第一位置分类指标；对所述第一位置聚类结果进行基于时间的时间线分类，获得第一时间线分类结果；基于所述时间线分类结果获得第一变化区间指标；根据所述第一位置分类指标和所述第一变化区间指标确定卷积特征集合；通过所述卷积特征集合控制所述第一遥感监测设备对所述第一森林进行遥感监测。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：构建环境评估模型，其中，所述环境评估模型为通过多组训练数据训练获得的模型，所述多组训练数据中的每组均包括：植物分布信息和标识植物易变系数的标识信息；将所述第一位置聚类结果中的遥感监测图像集输入所述环境评估模型，获得所述环境评估模型的输出结果，其中，所述输出结果包括所述第一位置分类指标。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：获得第一位置处的植物图像特征；通过所述第一时间线分类结果获得所述第一位置处的植物图像特征的时间变化信息，基于所述时间变化信息获得所述第一变化区间指标；通过公式计算获得卷积特征系数，计算公式如下：其中，y为卷积特征系数，n为位置样本的数量，a为第一位置分类指标，a1为第一位置分类指标的样本标准差，b为第一变化区间指标，b1为第一变化区间指标的样本标准差，当a
‑
a1+b
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b1为正值时，y为正值，当a
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a1+b
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b1为负值时，则y为负值；通过所述卷积特征系数对所述第一森林进行遥感监测。4.如权利要求1所述的方法，其中，所述通过所述卷积特征集合控制所述第一遥感监测设备对所述第一森林进行遥感监测，还包括：通过所述第一遥感监测设备获得所述第一森林的第一图像；获得第一图像分割指令，根据所述第一图像分割指令对所述第一图像进行图像分割，获得第一图像分割结果；获得第一可信度评估指令，根据所述第一可信度评估指令对所述第一图像分割结果进行区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈宗铸，陈小花，雷金睿，吴庭天，李苑菱，
申请(专利权)人：海南省林业科学研究院海南省红树林研究院，
类型：发明
国别省市：