【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及红树林监测，特别是涉及一种智能化红树林生长情况的视觉识别方法。
技术介绍
1、传统的勘察监测方式需要人工进行勘探，通过人工勘探效率低且无法应对各类灾害。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对传统人工勘察监测方式效率低且无法应对各类灾害的问题，提供一种智能化红树林生长情况的视觉识别方法。
2、一种智能化红树林生长情况的视觉识别方法，包括如下步骤：
3、s1、进行数据采集与数据标注，采集遥感数据，获取红树林的光谱和空间信息，并获取对应的气象数据；
4、s2、对训练数据进行数据增强，包括旋转、翻转、缩放、平移、亮度和对比度调整，以扩充数据集并增强模型的泛化能力；
5、s3、遥感数据和气象数据进行整合；
6、s4、构建卷积神经深度学习模型学习图像中的空间和光谱特征；
7、s5、引入多尺度，建立多尺度注意力机制；
8、s6、对模型的预测结果进行不确定性建模，以提供对识别结果的置信度评估；
9、s7、部署实时监测系统，对收集的遥感图像进行实时识别，并及时更新生长情况；
10、s8、整合远程传感器和物联网设备，以获取地面真实数据，验证和校准模型的预测结果。
11、本申请公开了一种智能化红树林生长情况的视觉识别方法，通过获取的红树林的光谱和空间信息，这对于了解红树林的健康状态、物种分布和生态系统变化至关重要。提供了基础数据，为后续的分析和模型训练提供了关键信息。通过
12、另外，本申请上述技术方案提供的技术方案还可以具有如下附加技术特征：
13、上述任一技术方案中，所述步骤s1中，进行数据采集与数据标注，采集遥感数据，获取红树林的光谱和空间信息，并获取对应的气象数据的具体步骤如下：
14、s11、选择卫星数据或航拍图像作为遥感数据，确保获取的数据与研究区域相匹配，收集不同季节的遥感数据，获取遥感数据的光谱数据，所述光谱数据包括可见光、红外线波段；
15、s12、获取与遥感数据时间同步的气象数据，所述气象数据包括降水、温度、湿度和风速；
16、s13、对遥感数据进行图像标注，图像标注内容包括红树林物种、生长阶段和其他地物；
17、s14、标注元数据，记录标注数据的元数据，所述元数据包括图像来源、拍摄时间和地理坐标信息，将标注的信息存储在数据库中。
18、上述任一技术方案中，所述步骤s13中，对遥感数据进行图像标注，图像标注内容包括红树林物种、生长阶段和其他地物的具体步骤如下：
19、s131、选择支持多类别标注和多边形标注的图像标注工具；
20、s132、标注图像中的红树林区域，使用多边形工具勾勒出每个红树林区域的边界，对不同类型的红树林进行分类标注，所述分类包括红树林物种和生长阶段；
21、s133、同时标注图像中的其他地物，所述其他地物包括水域、其他植被和人工结构。
22、上述任一技术方案中，所述步骤s2中，对训练数据进行数据增强，包括旋转、翻转、缩放、平移、亮度和对比度调整，以扩充数据集并增强模型的泛化能力的具体步骤如下：
23、s21、选择数据增强方法，所述数据增强方法包括旋转、翻转、缩放、平移、亮度和对比度调整，将所述数据增强方法通过随机的变换应用于原始图像；
24、s22、加载原始的标注过的图像，并确保图像和标签信息同时被加载；
25、s23、从训练数据集中随机选择一张图像作为数据增强的对象；
26、s24、将增强后的图像保存到新的训练数据集中，并保留相应的标签信息；
27、s25、重复上述步骤，直到获得原始图像的两倍或三倍数量的增强图像。
28、上述任一技术方案中，选择数据增强方法，所述数据增强方法包括旋转、翻转、缩放、平移、亮度和对比度调整，将所述数据增强方法通过随机的变换应用于原始图像的具体步骤如下：
29、s211、选取原始图像并随机选择一个角度，通过旋转矩阵在指定的范围内对图像进行旋转，模拟不同角度下的红树林观测；
30、s212、选取原始图像并随机选择水平翻转或垂直翻转；
31、s213、选取原始图像并随机选择一个缩放因子，对图像进行缩放操作；
32、s214、选取原始图像并在指定的范围内对图像进行随机平移，模拟图像在不同位置的观测；
33、s215、选取原始图像随机调整原始图像的亮度和对比度。
34、上述任一技术方案中，所述步骤s3中，对遥感数据和气象数据进行整合的具体步骤如下：
35、s31、通过插值对遥感数据和气象数据进行时空对齐，确保它们在时间和空间上一致；
36、s32、将遥感数据和气象数据转换为相同的数据格式，以便于后续的整合和处理；
37、s33、根据红树林所在的区域，从遥感数据中选定区域，通过地理信息系统工具选择并裁剪遥感数据中的选定区域；
38、s34、对气象数据进行空间插值，填充选定区域内没有气象数据的地方；
39、s35、将遥感数据和气象数据合并成一个综合的数据集，确保每个时间点都有相应的遥感数据和气象数据；
40、s36、在综合数据集上进行特征工程，计算生长特征，将生长特征作为模型的输入，以提高对红树林状态的识别性能；
41、s37、获取气象数据的时间序列数据并进行整合，对整合的时间序列数据进行分析，以发现潜在的模式和关联；
42、s38、利用整合的数据集进行深度学习模型的训练，并使用验证集进行模型的验证和调整。
43、上述任一技术方案中，所述步骤s4中，构建卷积神经深度学习模型学习图像中的空间和光谱特征的具本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能化红树林生长情况的视觉识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能化红树林生长情况的视觉识别方法，其特征在于，所述步骤S1中，进行数据采集与数据标注，采集遥感数据，获取红树林的光谱和空间信息，并获取对应的气象数据的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的智能化红树林生长情况的视觉识别方法，其特征在于，所述步骤S13中，对遥感数据进行图像标注，图像标注内容包括红树林物种、生长阶段和其他地物的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的智能化红树林生长情况的视觉识别方法，其特征在于，所述步骤S2中，对训练数据进行数据增强，包括旋转、翻转、缩放、平移、亮度和对比度调整，以扩充数据集并增强模型的泛化能力的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的智能化红树林生长情况的视觉识别方法，其特征在于，所述步骤S3中，对遥感数据和气象数据进行整合的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的智能化红树林生长情况的视觉识别方法，其特征在于，所述步骤S4中，构建卷积神经深度学习模型学习图像中的空间和光谱特征的具体步骤如
7.根据权利要求6所述的智能化红树林生长情况的视觉识别方法，其特征在于，所述步骤S5中，引入多尺度，建立多尺度注意力机制的具体步骤如下：
8.根据权利要求6所述的智能化红树林生长情况的视觉识别方法，其特征在于，所述步骤S6中，对模型的预测结果进行不确定性建模的具体步骤如下：
9.根据权利要求1所述的智能化红树林生长情况的视觉识别方法，其特征在于，所述步骤S7中，部署实时监测系统，对收集的遥感图像进行实时识别，并及时更新生长情况的具体步骤如下：
10.根据权利要求1所述的智能化红树林生长情况的视觉识别方法，其特征在于，所述步骤S8中，整合远程传感器和物联网设备，以获取地面真实数据，验证和校准模型的预测结果的具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.一种智能化红树林生长情况的视觉识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能化红树林生长情况的视觉识别方法，其特征在于，所述步骤s1中，进行数据采集与数据标注，采集遥感数据，获取红树林的光谱和空间信息，并获取对应的气象数据的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的智能化红树林生长情况的视觉识别方法，其特征在于，所述步骤s13中，对遥感数据进行图像标注，图像标注内容包括红树林物种、生长阶段和其他地物的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的智能化红树林生长情况的视觉识别方法，其特征在于，所述步骤s2中，对训练数据进行数据增强，包括旋转、翻转、缩放、平移、亮度和对比度调整，以扩充数据集并增强模型的泛化能力的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的智能化红树林生长情况的视觉识别方法，其特征在于，所述步骤s3中，对遥感数据和气象数据进行整合的具体步骤如下：
...【专利技术属性】
技术研发人员：胡俊泽，余江，罗世维，陈柯良，黄政鹏，曾敬伟，
申请(专利权)人：广东海洋大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。