植被长势预测方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种植被长势预测方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取与当前目标植被的长势相关联的数据；对所获取的数据进行处理，以产生用于目标植被长势预测的基础数据集；将所述基础数据集中的数据输入至已训练完成的目标植被长势预测模型中，以获得目标植被长势预测结果；以及对所述目标植被长势预测结果进行图像化操作，以模拟目标植被的长势情况。本发明专利技术通过物联监测设备结合高分影像数据获取与目标植被长势相关联的数据，并将其输入预先训练完成的目标植被长势预测模型获得未来某一时期的目标植被长势预测结果，并根据此预测结果辅助制定目标植被的间伐抚育作业计划。划。划。

【技术实现步骤摘要】
植被长势预测方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及植被长势预测
，具体涉及一种植被长势预测方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]在森林林木幼小时期到发育成熟时期，需要根据植物生长情况进行合理的森林抚育间伐措施，从而更好的促进林木成长。但从当前的林场管理来看，现有的间伐抚育任务大部分需要有经验的管理人员巡山后制定，由于没有很多数据支撑，间伐抚育措施制定不合理，导致林木生长不理想，造成森林更新速度缓慢，甚至有些地方出现乱采乱伐现象，无法达到预期效果，因此，如何通过数字化手段为林业建设者提供科学合理及时的森林生长数据支撑，辅助制定间伐抚育措施任务，变的极其重要。
[0003]现有的间伐抚育措施任务的制定主要是根据人工巡山查看结合高分影像分析所获取的植被生长数据。例如，现在大部分林场管理人员，会安排护林员定期巡山查看，发现需要做间伐抚育的区域后，会进行现场任务上报，管理部门接收到现场情况后，进行任务预算的编制，安排森林施工队伍进行林场作业，任务完成后进行工作验收及资金付款。同时，林业部门会每隔5年做一次卫星高分影像的森林数据分析，根据影像数据划分林班林分，结合每年一次的森林调查数据(主要通过巡山采集)，制定森林间伐抚育措施任务，然后制定方案实施。
[0004]现有方式的缺陷主要包括以下方面：
[0005]1、制定任务速度慢，对数据的整理，大部分需要人员手工完成，数据处理慢，从发现任务区域到任务完成，往往需要几个月时间。
[0006]2、前期基础数据不准确，对高分影像数据的数据更新间隔时间长达5年一次，且图像分辨率有限，更新速度缓慢导致基础数据不准确。
[0007]3、不能形象化表达，很多数据均以二维电子表格或二维图片表述，无法形象描述植被生长的现场情况，沟通效率不高。

技术实现思路

[0008]针对以上现有技术的缺陷，本专利技术提供一种植被长势预测方法、装置及存储介质，通过物联监测设备结合高分影像数据获取与目标植被长势相关联的数据，并将其输入预先训练完成的目标植被长势预测模型获得未来某一时期的目标植被长势预测结果，并根据此预测结果辅助制定目标植被的间伐抚育作业计划。
[0009]为实现上述目的，本专利技术的实施例提供了一种植被长势预测方法，所述方法包括：获取与当前目标植被的长势相关联的数据；对所获取的数据进行处理，以产生用于目标植被长势预测的基础数据集；将所述基础数据集中的数据输入至已训练完成的目标植被长势预测模型中，以获得目标植被长势预测结果；以及对所述目标植被长势预测结果进行图像化操作，以模拟目标植被的长势情况。
[0010]本专利技术的实施例还提供了一种植被长势预测装置，所述装置包括：获取单元，用于获取与当前目标植被的长势相关联的数据；处理单元，用于对所获取的数据进行处理，以产生用于目标植被长势预测的基础数据集；计算单元；用于将所述基础数据集中的数据输入至已训练完成的目标植被长势预测模型中，以获得目标植被长势预测结果；以及模拟单元；用于对所述目标植被长势预测结果进行图像化操作，以模拟目标植被的长势情况。
[0011]本专利技术的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以上任一实施例所述的植被长势预测方法的步骤。
[0012]本专利技术的优点在于，通过物联监测设备结合高分影像数据获取与目标植被长势相关联的数据能够准确反映当前目标植被的长势情况；同时通过将所述数据输入预先训练完成的目标植被长势预测模型获得未来某一时期的目标植被长势预测结果，并对该结果进行图像化处理，能够形象地描述植被在未来某一时期的长势情况和长势变化过程；另外，根据上述长势预测结果能够进一步辅助相关管理部门制定目标植被的间伐抚育作业计划，缩短任务制定周期。
附图说明
[0013]下面结合附图，通过对本专利技术的具体实施方式详细描述，将使本专利技术的技术方案及其它有益效果显而易见。
[0014]图1示出了本专利技术实施例所提供的植被长势预测方法的流程示意图。
[0015]图2示出了本专利技术实施例所提供的植被长势预测装置的结构示意图。
具体实施方式
[0016]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0017]本专利技术的说明书和权利要求书以及附图中的术语“第一”“第二”“第三”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应当理解，这样描述的对象在适当情况下可以互换。在本专利技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体地限定。此外，术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排它的包含。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件电路或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
[0018]在本专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接或可以相互通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0019]为使本专利技术的目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方
式对本专利技术作进一步详细的说明。
[0020]图1示出了本专利技术实施例所提供的植被长势预测方法的流程示意图。本实施例提供的植被长势预测方法可以适用于计算机设备中。所述计算机设备可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑或个人数字助理等具有显示功能的电子设备，本实施例对计算机设备的具体形式不做限定。
[0021]参考图1，本专利技术实施例所提供的植被长势预测方法包括以下步骤：
[0022]步骤S10，获取与当前目标植被的长势相关联的数据；
[0023]步骤S20，对所获取的数据进行处理，以产生用于目标植被长势预测的基础数据集；
[0024]步骤S30，将所述基础数据集中的数据输入至已训练完成的目标植被长势预测模型中，以获得目标植被长势预测结果；
[0025]步骤S40，对所述目标植被长势预测结果进行图像化操作，以模拟目标植被的长势情况。
[0026]以下将进一步描述本实施例所述方法的每一步骤。
[0027]在步骤S10，获取由物联监测设备采集的与当前目标植被的长势相关联的第一数据；以及获取由遥感卫星采集的与当前目标植被的长势相关联的第二数据；其中所述第一数据和所述第二数据各自至少包括环境气象数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种植被长势预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取与当前目标植被的长势相关联的数据；对所获取的数据进行处理，以产生用于目标植被长势预测的基础数据集；将所述基础数据集中的数据输入至已训练完成的目标植被长势预测模型中，以获得目标植被长势预测结果；以及对所述目标植被长势预测结果进行图像化操作，以模拟目标植被的长势情况。2.如权利要求1所述的植被长势预测方法，其特征在于，所述获取与当前目标植被的长势相关联的数据的步骤包括：获取由物联监测设备采集的与当前目标植被的长势相关联的第一数据；以及获取由遥感卫星采集的与当前目标植被的长势相关联的第二数据；其中所述第一数据和所述第二数据各自至少包括环境气象数据、土壤数据，以及目标植被长势数据。3.如权利要求2所述的植被长势预测方法，其特征在于，所述对所获取的数据进行处理，以产生用于目标植被长势预测的基础数据集的步骤包括：将由物联监测设备采集的第一数据与由遥感卫星采集的第二数据进行比对，以校验由物联监测设备采集的第一数据。4.如权利要求3所述的植被长势预测方法，其特征在于，当由物联监测设备采集的第一数据与由遥感卫星采集的第二数据之间的误差超过预设范围时，通过所述物联监测设备在指定区域重新采集与当前目标植被的长势相关联的数据以修正所述第一数据。5.如权利要求4所述的植被长势预测方法，其特征在于，在对所述第一数据进行修正后，按预设规则对所获取的与当前目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：尤勇敏，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：久瓴上海智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：