疫木数据的处理方法和装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种疫木数据的处理方法和装置、存储介质及电子设备，涉及人工智能技术领域，该方法包括：确定待处理的多个待处理区域，并获取每个待处理区域的第一目标遥感图像；通过疫木识别模型对所述第一目标遥感图像进行识别，得到每个待处理区域的第一疫木分布数据；依据每个待处理区域的第一疫木分布数据，确定每个待处理区域对应的疫木除治策略。通过本申请，解决了相关技术中通过人工的方式对疫木进行识别，导致对疫木识别的效率比较低的问题。的问题。的问题。

【技术实现步骤摘要】
疫木数据的处理方法和装置、存储介质及电子设备


[0001]本申请涉及人工智能
，具体而言，涉及一种疫木数据的处理方法和装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]松材线虫病是森林生态系统中最具危险性的森林病害，松材线虫病具有致病力强、传播速度快、发病时间短、治理难度大等特点，因此对被松材线虫病感染的疫木进行有效监测是非常重要的。
[0003]目前对松材线虫病的监测大多以人工踏查为主，人工踏查多以“人工寻山头”的方式粗略的估计被感染疫木的数量和分布，无法做到全面、精确的疫木普查，并且时间跨度很长，更新频次慢。
[0004]针对相关技术中通过人工的方式对疫木进行识别，导致对疫木识别的效率比较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本申请的主要目的在于提供一种疫木数据的处理方法和装置、存储介质及电子设备，以解决相关技术中通过人工的方式对疫木进行识别，导致对疫木识别的效率比较低的问题。
[0006]为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种疫木数据的处理方法。该方法包括：确定待处理的多个待处理区域，并获取每个待处理区域的第一目标遥感图像；通过疫木识别模型对所述第一目标遥感图像进行识别，得到每个待处理区域的第一疫木分布数据；依据每个待处理区域的第一疫木分布数据，确定每个待处理区域对应的疫木除治策略。
[0007]进一步地，获取每个待处理区域的第一目标遥感图像包括：对于每个待处理区域，若该待处理区域不是第一次进行疫木识别，则获取所述待处理区域的历史遥感图像；若所述历史遥感图像中存在第一分辨率的目标历史遥感图像，则采集所述待处理区域的第二分辨率的第一遥感图像，并将所述目标历史遥感图像和所述第一遥感图像确定为所述第一目标遥感图像，其中，所述第一分辨率高于所述第二分辨率。
[0008]进一步地，在获取所述历史遥感图像之后，所述方法还包括：若所述历史遥感图像中不存在所述第一分辨率的目标历史遥感图像，则采集所述待处理区域的第一分辨率的第二遥感图像；将所述第二遥感图像确定为所述第一目标遥感图像。
[0009]进一步地，若所述第一目标遥感图像包括所述目标历史遥感图像和所述第一遥感图像，通过疫木识别模型对所述第一目标遥感图像进行识别，得到每个待处理区域的第一疫木分布数据包括：通过所述疫木识别模型的第一网络分支对所述目标历史遥感图像进行特征提取，得到第一特征图；通过所述疫木识别模型的第二网络分支对所述第一遥感图像进行特征提取，得到第二特征图；对所述第一特征图和所述第二特征图进行特征融合，得到
目标特征图；通过所述疫木识别模型对所述目标特征图进行识别，得到每个待处理区域的第一疫木分布数据。
[0010]进一步地，若所述第一目标遥感图像包括所述第二遥感图像，通过疫木识别模型对所述第一目标遥感图像进行识别，得到每个待处理区域的第一疫木分布数据包括：通过所述疫木识别模型的第一网络分支对所述第二遥感图像进行特征提取，得到第三特征图；通过所述疫木识别模型对所述第三特征图进行识别，得到每个待处理区域的第一疫木分布数据。
[0011]进一步地，依据每个待处理区域的第一疫木分布数据，确定每个待处理区域对应的疫木除治策略包括：获取每个区域对应的目标树种的分布密度数据；依据所述分布密度数据和每个待处理区域的第一疫木分布数据中的疫木数量进行计算，得到每个待处理区域对应的疫情风险分数；依据每个待处理区域对应的疫情风险分数，确定每个待处理区域对应的疫木除治策略。
[0012]进一步地，依据每个待处理区域对应的疫情风险分数，确定每个待处理区域对应的疫木除治策略包括：依据每个待处理区域对应的疫情风险分数，得到每个待处理区域对应的风险等级；依据每个待处理区域的第一疫木分布数据中的疫木数量进行计算，得到疫木除治成本数据；依据每个待处理区域对应的风险等级和所述疫木除治成本数据，确定每个待处理区域对应的疫木除治策略。
[0013]进一步地，在依据每个待处理区域的第一疫木分布数据，确定每个待处理区域对应的疫木除治策略之后，所述方法还包括：在依据每个待处理区域对应的疫木除治策略对所述待处理区域进行疫木除治过程中，确定除治完成区域；将所述除治完成区域划分为多个子区域，并获取每个子区域的目标数据信息，其中，所述目标数据信息中至少包括：每个子区域对应的第一疫木分布数据中的第一疫木数据，每个子区域对应的计划除治的第二疫木数据，每个子区域对应的实际除治的第三疫木数据，每个子区域对应的已焚毁的第四疫木数据和每个子区域对应的已入库的第五疫木数据；依据每个子区域的目标数据信息进行计算，得到每个子区域的疫木除治指标数据；依据每个子区域的疫木除治指标数据，确定疫木除治异常的目标子区域，并对所述目标子区域再次进行疫木除治。
[0014]进一步地，在依据每个待处理区域的第一疫木分布数据，确定每个待处理区域对应的疫木除治策略之后，所述方法还包括：在依据每个待处理区域对应的疫木除治策略对所述待处理区域进行疫木除治之后，获取每个待处理区域的第二目标遥感图像，其中，所述第二目标遥感图像中至少包括每个待处理区域的第一分辨率的历史遥感图像和每个除治完成区域的第二分辨率的第三遥感图像；通过疫木识别模型对所述第二目标遥感图像进行识别，得到每个待处理区域的第二疫木分布数据；依据所述第二疫木分布数据和所述第一疫木分布数据，确定疫木除治异常的目标区域，并对所述目标区域再次进行疫木除治。
[0015]为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种疫木数据的处理装置。该装置包括：第一确定单元，用于确定待处理的多个待处理区域，并获取每个待处理区域的第一目标遥感图像；第一识别单元，用于通过疫木识别模型对所述第一目标遥感图像进行识别，得到每个待处理区域的第一疫木分布数据；第二确定单元，用于依据每个待处理区域的第一疫木分布数据，确定每个待处理区域对应的疫木除治策略。
[0016]进一步地，所述第一确定单元包括：第一获取模块，用于对于每个待处理区域，若
该待处理区域不是第一次进行疫木识别，则获取所述待处理区域的历史遥感图像；采集模块，用于若所述历史遥感图像中存在第一分辨率的目标历史遥感图像，则采集所述待处理区域的第二分辨率的第一遥感图像，并将所述目标历史遥感图像和所述第一遥感图像确定为所述第一目标遥感图像，其中，所述第一分辨率高于所述第二分辨率。
[0017]进一步地，所述装置还包括：采集单元，用于在获取所述历史遥感图像之后，若所述历史遥感图像中不存在所述第一分辨率的目标历史遥感图像，则采集所述待处理区域的第一分辨率的第二遥感图像；第三确定单元，用于将所述第二遥感图像确定为所述第一目标遥感图像。
[0018]进一步地，所述第一识别单元包括：第一提取模块，用于若所述第一目标遥感图像包括所述目标历史遥感图像和所述第一遥感图像，通过所述疫木识别模型的第一网络分支对所述目标历史遥感图像进行特征提取，得到第一特征图；第二提取模块，用于通过所述疫木识别模型的第二网络分支对所述第一遥感图像进行特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种疫木数据的处理方法，其特征在于，包括：确定待处理的多个待处理区域，并获取每个待处理区域的第一目标遥感图像；通过疫木识别模型对所述第一目标遥感图像进行识别，得到每个待处理区域的第一疫木分布数据；依据每个待处理区域的第一疫木分布数据，确定每个待处理区域对应的疫木除治策略。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取每个待处理区域的第一目标遥感图像包括：对于每个待处理区域，若该待处理区域不是第一次进行疫木识别，则获取所述待处理区域的历史遥感图像；若所述历史遥感图像中存在第一分辨率的目标历史遥感图像，则采集所述待处理区域的第二分辨率的第一遥感图像，并将所述目标历史遥感图像和所述第一遥感图像确定为所述第一目标遥感图像，其中，所述第一分辨率高于所述第二分辨率。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取所述历史遥感图像之后，所述方法还包括：若所述历史遥感图像的分辨率中不存在所述第一分辨率的目标历史遥感图像，则采集所述待处理区域的第一分辨率的第二遥感图像；将所述第二遥感图像确定为所述第一目标遥感图像。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述第一目标遥感图像包括所述目标历史遥感图像和所述第一遥感图像，通过疫木识别模型对所述第一目标遥感图像进行识别，得到每个待处理区域的第一疫木分布数据包括：通过所述疫木识别模型的第一网络分支对所述目标历史遥感图像进行特征提取，得到第一特征图；通过所述疫木识别模型的第二网络分支对所述第一遥感图像进行特征提取，得到第二特征图；对所述第一特征图和所述第二特征图进行特征融合，得到目标特征图；通过所述疫木识别模型对所述目标特征图进行识别，得到每个待处理区域的第一疫木分布数据。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述第一目标遥感图像包括所述第二遥感图像，通过疫木识别模型对所述第一目标遥感图像进行识别，得到每个待处理区域的第一疫木分布数据包括：通过所述疫木识别模型的第一网络分支对所述第二遥感图像进行特征提取，得到第三特征图；通过所述疫木识别模型对所述第三特征图进行识别，得到每个待处理区域的第一疫木分布数据。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据每个待处理区域的第一疫木分布数据，确定每个待处理区域对应的疫木除治策略包括：获取每个区域对应的目标树种的分布密度数据；依据所述分布密度数据和每个待处理区域的第一疫木分布数据中的疫木数量进行计
算，得到每个待处理区域对应的疫情风险分数；依据每个待处理区域对应的疫情风险分数，确定每个待处理区域对应的疫木除治策略。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，依据每个待处理区域对应的疫情风险分数，确定每个待处理区域对应的疫木除治策略包括：依据每个待处理区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：尤勇敏，请求不公布姓名，请求不公布姓名，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：