一种基于ITPNet网络模型的单木树种识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于ITPNet网络模型的单木树种识别方法，包括以下步骤：步骤一，数据获取，通过无人机不同传感器分别获取研究区内树木的高光谱数据和激光雷达数据，并由工作人员采集地面调查数据；步骤二，数据预处理，预处理激光雷达数据获得冠层高度模型；预处理高光谱数据反映真实地表反射率的高光谱数据；处理地面调查数据获取研究区内真实的树种分布信息；步骤三，单木树种识别数据集构建，将高光谱数据与激光雷达数据进行地理配置以使空间位置对齐；等。该方法基于ITPNet网络模型进行单木树种识别，ITPNet网络可充分提取和直接使用高光谱影像中丰富的空间‑光谱信息，对于所有树种均具有良好的分类能力，满足小样本复杂森林条件下多树种单木识别需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及树种识别，具体涉及一种基于itpnet网络模型的单木树种识别方法。

技术介绍

1、森林是最重要的自然资源之一，是全球陆地生态系统中最大的有机碳库。树种识别是森林资源调查中的一项关键任务，获取精准的树种信息对森林资源管理、生态系统保护和物种多样性评估具有重要意义。在过去的几十年中，随着计算机技术和遥感对地观测技术的进步，航空影像数据被广泛的用于林分尺度的树种识别。然而林分尺度树种识别仅聚焦于树种的整体分布，缺乏精细化的林木信息，难以满足新时代智慧林业背景下森林资源精准监测与管理的新需求。

2、单木尺度树种识别旨在获取更精细的森林信息，如每颗树木的树种、空间位置等，可直接服务于森林资源的精准、科学管理。然而，它对遥感影像的空谱信息含量和解译方法也提出了更高的要求。光学遥感影像在树种识别领域取得了广泛的应用，但由于树种的多样性、树种之间光谱高度相似性和密集树冠的相互遮挡等复杂情况，仅依靠有限的光谱信息和水平空间信息无法有效分割单木并识别其树种属性，导致单木树种识别精度仍然很低。申请号为cn201910888236.6的专利技术专利公开了本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于ITPNet网络模型的单木树种识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于ITPNet网络模型的单木树种识别方法，其特征在于：在所述步骤二中，激光雷达数据为点云数据，点云数据的预处理包括噪声滤波、地面点滤波、生成数字高程模型和数字表面模型、生成冠层高度模型。

3.根据权利要求1所述的基于ITPNet网络模型的单木树种识别方法，其特征在于：在所述步骤二中，高光谱数据预处理过程包括辐射校正、正射校正、地理配准。

4.根据权利要求1所述的基于ITPNet网络模型的单木树种识别方法，其特征在于：所述ITPNet基于Python...

【技术特征摘要】

1.一种基于itpnet网络模型的单木树种识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于itpnet网络模型的单木树种识别方法，其特征在于：在所述步骤二中，激光雷达数据为点云数据，点云数据的预处理包括噪声滤波、地面点滤波、生成数字高程模型和数字表面模型、生成冠层高度模型。

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【专利技术属性】
技术研发人员：朱若柠，梅晓丽，张晓丽，王冬，姚宗奇，柴国奇，高凌寒，张振鹏，李浩，李国冰，张晓霞，
申请(专利权)人：中建一局集团第三建筑有限公司，
类型：发明
国别省市：