一种基于高分影像监测矿区林地变化的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于高分影像监测矿区林地变化的方法，包括：获取现有林地变化检测数据集和高分七号卫星影像数据集；对高分七号卫星影像数据集进行预处理，获得高分林地变化检测训练集和高分林地变化检测测试集；基于影像对齐模块将现有林地变化检测数据集分别与高分林地变化检测训练集和高分林地变化检测测试集进行影像对齐；基于对齐后的现有林地变化检测数据集对深度学习模型进行训练，并根据对齐后的高分林地变化检测训练集进行模型调整，根据调整后的模型对对齐后的高分林地变化检测测试集进行变化检测，获得矿区林地变化分布数据。本方法解决了训练集影像同现有影像的适配性问题，快速准确地在高分七号影像上监测矿区林地变化信息。矿区林地变化信息。矿区林地变化信息。

【技术实现步骤摘要】
一种基于高分影像监测矿区林地变化的方法


[0001]本专利技术涉及变化检测
，更具体的说是涉及一种基于高分影像监测矿区林地变化的方法。

技术介绍

[0002]林地保护不仅是增加碳汇的主要途径，还是我国早日实现双碳目标的必要条件。而林地破坏更是当今世界仅次于化石燃料燃烧的第二大二氧化碳排放源。此外，林地也是影响生态环境的重要因素，其在气候调节，水土保持，生物多样性保护、防风固沙等方面发挥着重要的作用。切实落实林地保护，能有效地推动双碳目标、生态文明建设的实现。受矿业开发影响，矿区地表的林地往往容易受到破坏，主要表现为林地覆盖面积减少和数量降低等。因此，对矿区林地的变化情况进行监测是落实林地保护的至关重要的环节。
[0003]目前对矿区林地变化的监测多依托人工逐级填报统计、无人机抽查、在线视频监控等方式。其中人工逐级填报方式存在一定漏报、虚报、瞒报的可能，数据质量难以有保障；无人机飞行代价较大，只能进行抽样检查，无法全面监测。在线视频通常只能安装在局部区域，无法覆盖全貌，且投入和运维成本高。少有的遥感监测多以中低分辨率卫星数据进行识别本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于高分影像监测矿区林地变化的方法，其特征在于，包括：获取现有林地变化检测数据集和高分七号卫星影像数据集；对高分七号卫星影像数据集进行预处理，获得高分林地变化检测训练集和高分林地变化检测测试集；基于影像对齐模块将现有林地变化检测数据集分别与高分林地变化检测训练集和高分林地变化检测测试集进行影像对齐，得到对齐后的现有林地变化检测数据集、对齐后的高分林地变化检测训练集和对齐后的高分林地变化检测测试集；基于对齐后的现有林地变化检测数据集对深度学习模型进行训练，并根据对齐后的高分林地变化检测训练集进行深度学习模型调整，根据调整后的深度学习模型对对齐后的高分林地变化检测测试集进行变化检测，获得矿区林地变化分布数据。2.根据权利要求1所述的一种基于高分影像监测矿区林地变化的方法，其特征在于，对高分七号卫星影像数据集进行预处理包括：对高分七号卫星影像数据进行辐射定标及几何校正、单景影像融合、几何精校正、影像镶嵌、影像配准、影像裁剪、影像对生成、便签制作和数据划分。3.根据权利要求1所述的一种基于高分影像监测矿区林地变化的方法，其特征在于，影像对齐模块包括影像转换器和影像判别器，影像转换器包括3个2维卷积层，影像判别器包括2个2维卷积层和2个全连接层。4.根据权利要求1所述的一种基于高分影像监测矿区林地变化的方法，其特征在于，影像对齐模块的目标函数为:其中T代表影像转换器，D代表影像判别器，U代表来自林地变化检测数据集，V代表高分林地变化检测训练集或高分林地变化检测测试集，D(T(x))代表影像判别器对影像转换器转换后影像T(x)的判别结果，P代表概率，等式后的第一项表示影像判别器将影像转换器转换来自于现有数据集的影像判别为现有数据集影像的概率，第二项表示影像判别器将影像转换器转换来自于高分数据集的影像判别...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓曼，王义，王超，高吉喜，马万栋，侯鹏，程洋，李贯杰，彭阳，吕娜，周倩，付卓，肖如林，周春艳，万华伟，翟俊，袁静芳，黄艳，张彪，高兵兵，时忠杰，栗忠飞，白雪，陈艳梅，李瀚之，尤春赫，
申请(专利权)人：生态环境部卫星环境应用中心，
类型：发明
国别省市：