【技术实现步骤摘要】
基于深度网络模型的沼泽湿地信息提取方法、装置、介质及终端
[0001]本专利技术涉及信息提取领域，尤其涉及一种基于深度网络模型的沼泽湿地信息提取方法、装置、介质及终端。
技术介绍
[0002]沼泽湿地是陆地上巨大的有机碳库，具有不可替代的生态、社会以及经济价值。不论是在国际上还是在国内均制定了相关的湿地保护公约或保护法，可见湿地保护的重要性，现有湿地保护主要通过监测湿地的变化特征来实现湿地保护的目的，其中，湿地的变化特征包括湿地面积和湿地生态系统稳定性。
[0003]沼泽湿地生态系统是最容易受威胁的生态系统之一。气候变化和人类活动通过影响湿地的自我调节过程，改变生态系统的稳定性维持机制，从而改变生态系统适应环境压力的能力。随着全球气候和人类活动变化不断加剧，湿地生态系统问题逐渐上升为全球性问题，人们也逐渐开展了湿地变化过程相关的研究。然而沼泽湿地较其他土地覆被类型存在更复杂的空间波谱特性和植被物候等特征，研制更精确的沼泽湿地数据存在更多难点，也成为制约湿地研究领域的基础问题。因此，在全球普遍呈现生态系统稳定性降低、资...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于深度网络模型的沼泽湿地信息提取方法，其特征在于，所述方法包括：对预设沼泽湿地区域进行数据采集，获得实际沼泽湿地信息和预设沼泽湿地影像；对所述预设沼泽湿地影像进行处理后得到训练样本，通过所述训练样本和所述实际沼泽湿地信息对分类模型进行训练，得到成熟的分类模型；基于待测沼泽湿地影像构建空间影像特征张量数据库和时间影像特征张量数据库；将所述空间影像特征张量数据库进行优化得到空间影像特征张量数据集，对所述时间影像特征张量数据库进行优化，得到时间影像特征张量数据集；将所述空间影像特征张量数据集和时间影像特征张量数据集输入到所述成熟的分类模型中，输出得到高精度沼泽湿地信息。2.根据权利要求1所述的一种基于深度网络模型的沼泽湿地信息提取方法，其特征在于，所述对预设沼泽湿地区域进行数据采集，获得实际沼泽湿地信息和预设沼泽湿地影像包括：在所述预设沼泽湿地区域内选取若干个样点，在所述样点处进行采样，对所述采样进行分析获得实际沼泽湿地信息；对所述预设沼泽湿地区域进行遥感检测，获得预设沼泽湿地影像。3.根据权利要求2所述的一种基于深度网络模型的沼泽湿地信息提取方法，其特征在于，所述对所述预设沼泽湿地影像进行处理后得到训练样本包括：提取出所述预设沼泽湿地影像中的预设影像特征；基于所述预设影像特征构建预设空间影像特征张量数据库和预设时间影像特征张量数据库；将所述预设空间影像特征张量数据库进行优化得到预设空间影像特征张量数据集，对所述预设时间影像特征张量数据库进行优化，得到预设时间影像特征张量数据集。4.根据权利要求3所述的一种基于深度网络模型的沼泽湿地信息提取方法，其特征在于，所述通过所述训练样本和所述实际沼泽湿地信息对分类模型进行训练，得到成熟的分类模型包括：基于所述预设空间影像特征张量数据集对空洞卷积神经网络进行训练，所述空洞卷积神经网络对预设空间影像特征张量数据集计算后得到初步空间关系信息；基于所述预设时间影像特征张量数据集对长短期记忆网络进行训练，所述长短期记忆网络对预设时间影像特征张量数据集计算后得到初步时序关系信息；将所述初步空间关系信息和所述初步时序关系信息通过归一化指数函数计算后得到初步沼泽湿地数据；对所述分类模型采用交叉熵损失函数验证精度，若所述初步沼泽湿地数据与所述实际沼泽湿地信息误差小于阈值，则完成训练，得到成熟的分类模型，其中，成熟的分类模型包括成熟的空洞卷积神经网络和成熟的长短期记忆网络。5.根据权利要求4所述的一种基于深度网络模型的沼泽湿地信息提取方法，其特征在于，所述基于待测沼泽湿地影像构建空间影像特征张量数据库和时间影像特征张量数据库包括：提取出待测沼泽湿地影像中的影像特征，其中，所述影像特征包括纹理特征、物候特征、光谱反射率、波谱指数及地形特征；
将所述影像...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘琼欢，郭仁忠，张镱锂，李晓明，黄正东，贺彪，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：
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