一种林业生态环境多源信息融合的人机交互方法技术

本发明专利技术公开了一种林业生态环境多源信息融合的人机交互方法，包括如下步骤：将林区划分为若干小班，航拍获取的图像信息传送到人机交互平台，人机交互平台包括控制决策中心、图像处理单元、资源清查单元、水质检测单元和数据库；图像处理单元对图像进行图像迁移和矢量化处理；利用资源清查单元对林区内的资源进行数据分析；利用水质检测单元对林区内的水质数据进行检测分析；控制决策中心对比已有数据后发出相应信号，同时深度学习优化数据库。通过人机交互平台，可以提高图像清晰度和准确率，便于后续的各个数据的检测分析；通过人机交互平台，不仅图像清晰度和准确率提高，还实现林区智能监控与预警等功能，丰富林业生态监管手段，提升管理效率。提升管理效率。提升管理效率。

【技术实现步骤摘要】
一种林业生态环境多源信息融合的人机交互方法


[0001]本专利技术属于林业生态环境人机交互
，具体是一种林业生态环境多源信息融合的人机交互方法。

技术介绍

[0002]随着我国生态资源保护效益的日益显现，全国森林资源覆盖率日益增加，同时国家投入资源保护的经费也在持续增加，但是全国适宜参与生态资源保护的人员逐步减少，使得我国生态资源保护出现了人员短缺、保护困难等问题，因此提出了人机交互方法实现智能化监管。
[0003]例如中国专利，公告号为CN107992904B的专利公开了一种基于多源信息融合的林业生态环境人机交互方法，包括以下步骤：S1：多源异构数据的特征稀疏化提取；S2：多源异构特征统一表示；S3：深度自编码下的多源异构决策信息融合；S4：采用稀疏自编码和卷积神经网络算法，进行多模态数据的深度特征提取，构建基于多源信息融合的深度学习模型；通过选择合适的梯度表示，对学习模型进行交叉验证，检查学习模型是否存在缺陷；S5：深度学习模型优化；
[0004]该专利利用深度学习进行图像处理，但是深度学习在处理大型数据集时图像清晰度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种林业生态环境多源信息融合的人机交互方法，其特征在于：包括如下步骤：S11、航拍获取林区俯瞰图，将林区划分为若干小班，按小班将采集到的林区图像信息传送到人机交互平台，人机交互平台包括控制决策中心、图像处理单元、资源清查单元、水质检测单元和数据库；S12、图像处理单元对接收到的图像进行图像迁移和矢量化处理，处理后的数据储存到数据库；S13、利用资源清查单元对林区内的资源进行数据分析，并将数据存储到数据库；S14、利用水质检测单元对林区内的水质数据进行检测分析，并将数据存储到数据库；S15、根据图像处理单元、资源清查单元和水质检测单元获取的数据，控制决策中心对比已有数据后发出相应信号，同时深度学习优化数据库。2.根据权利要求1所述的林业生态环境多源信息融合的人机交互方法，其特征在于：所述S2中图像处理单元对图像进行迁移处理包括如下步骤：S21、根据已有图像数据集训练得到模型；S22、将采集到的新图像数据集与模型进行训练得到模型，并计算得到分布和；S23、采用模型检测图像，利用分布和判断图像分类，并更新预测结果集合存储到数据库中。3.根据权利要求1所述的林业生态环境多源信息融合的人机交互方法，其特征在于：所述S2中图像处理单元对图像进行矢量化处理包括如下步骤：步骤一、根据模型对图像进行边界跟踪确定边界曲线；步骤二、根据边界曲线计算曲率得到FAST角点集，并剔除偏差角点集；步骤三、采用数学形态学的变换方法，细化处理角点对应的目标轮廓，设置矢量化约束条件，得到图像的矢量化结果，并存储到数据库。4.根据权利要求1所述的林业生态环境多源信息融合的人机交互方法，其特征在于：所述S3中资源数据包括种类数据、增长数据、林龄数据及林木存活率数据，其中种类数据为各小班内的古树名木与普通林木的种类数量之和θ，增长数据为各小班内的林木增长速度α，林龄数据为各小班内林木的平均年龄β，资源数据分析包括如下步骤：S...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐鹏，张林，黄先宁，孙庆来，夏志宇，杨王庭，徐鹏飞，楼一恺，
申请(专利权)人：国家林业和草原局华东调查规划院，
类型：发明
国别省市：