【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机技术和遥感科学，尤其涉及一种基于光谱和lidar信息协同的深度学习森林树种识别方法。
技术介绍
1、光谱数据通常来源于卫星或航空遥感图像，是一种能够详细反映地面对象如树木、土地覆盖等对不同波长光的反射和吸收特性的重要信息来源。这种数据不仅包括在人眼可见光谱范围内的颜色信息，还延伸到人眼无法直接看到的波段，如红外线。通过分析这些波长的反射率，光谱数据可以揭示对象的颜色和反射率特性，以及特定波段如红外线的特殊属性。这些信息对于理解和解释地表物体的物理和化学特性至关重要。例如，在森林监测中，通过分析树木在不同波段的反射特性，可以判断其健康状况或种类。此外，光谱数据还可以揭示植被的生长状况、土壤的湿度和类型、水体的质量等多种环境因素，使其成为环境监测、资源管理和地球科学研究的宝贵工具。
2、lidar全称为轻探测与测距雷达，作为一种先进的主动遥感技术，通过发射激光脉冲并测量这些脉冲被地面对象反射回来的时间来获取数据，从而生成精确的三维地形和地表特征图。这一过程涉及发射数以百万计的激光脉冲，通过记录每个脉冲的往返时间，lidar能够以极高的精度测量对象的距离，进而构建详细的三维表示。这种表示不仅包括地面的高度信息，还能描绘树木、建筑物和其他地表结构的细节。由于其高度精确和可靠的测量能力，lidar技术在地形测绘、森林管理、城市规划、基础设施开发等多个领域发挥着重要作用。例如，在森林资源评估中，lidar可以提供树高、冠层密度等关键参数，帮助研究者更好地理解森林生态系统的结构和健康状况。
3、光谱
4、神经网络是一类机器学习模型，其核心在于构建包含多个隐藏层的模型并利用大量训练数据来学习更有效的特征，目的是提高分类或预测任务的准确率。卷积神经网络作为一种特殊类型，它通过减少模型的复杂度和权重的总数来优化网络结构。这种网络架构特别适用于图像处理，因为它对图像的平移、缩放、旋转或其他形式的变形显示出了高度的稳健性。正因为如此，深度卷积神经网络在多种影像分类任务中被广泛应用。
5、在传统的基于像元的影像分类方法中，应用于森林树种识别时存在一些问题。首先，这种方法依赖于像元光谱的特性，但像元光谱受到多种因素的影响，例如树冠结构、叶面积指数、和植被覆盖度等。这些因素的变化会导致像元光谱发生变化，从而影响树种识别的准确性。其次，传统方法往往忽视了像元间的空间关系，即相邻像元之间可能存在的相关性。在复杂的森林环境中，单纯依赖光谱信息可能无法有效区分不同树种。此外，由于森林生态系统的复杂性和动态性，单一时间点的影像数据可能无法准确反映树种的实际分布情况。这就需要更高频次的监测或结合多时相数据来提高识别准确度。最后，由于树种之间光谱特性的重叠和相似性，传统的像元分类方法在区分具有相似光谱特征的不同树种时，可能面临较大的挑战。因此，为了提高森林树种识别的准确性和效率，需要结合更先进的技术，如机器学习和多源数据融合等方法。
6、与传统的基于像元的影像分类方法相比，基于光谱和lidar信息协同的深度学习方法在森林树种识别方面具有明显的优势。深度学习能够处理大量复杂数据，并从中学习到更深层次的特征，这对于理解和分析森林生态系统的复杂性至关重要。当结合光谱数据和lidar信息时，这种方法不仅能够利用光谱信息中的颜色和强度变化，还能够利用lidar提供的三维结构信息。这种结合使得方法能够更好地区分不同树种，尤其是在它们的光谱特征相似但结构特征不同的情况下。此外，深度学习模型可以通过学习森林中树木的空间分布模式，提高树种识别的准确度。这种方法也更适应于处理由于季节变化、天气条件或其他环境因素引起的数据变化。总的来说，基于光谱和lidar信息协同的深度学习方法提供了一种更为强大和灵活的工具，用于高效和准确地识别和分析森林树种。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，本专利技术提供了一个以光谱数据lidar数据为基础，利用深度卷积神经网络图像分类技术进行森林树种识别，实现了分类森林中的不同树种，以及分析树种的分布和结构。
2、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种基于光谱和lidar信息协同的深度学习森林树种识别方法，包括如下步骤，
3、s1，获取使用卫星和无人机搭载的光谱传感器和lidar设备所采集的数据，进行数据预处理；
4、s2，利用云存储服务和数据库管理系统来存储和管理采集到的光谱和lidar数据，确保数据的可访问性和安全性；
5、s3，使用数据处理工具(如python中的pandas和numpy库)对收集到的数据进行清洗、标准化和特征提取，为模型训练做准备；
6、s4，运用深度学习框架(如tensorflow或pytorch)构建卷积神经网络(cnn)模型，用于学习光谱和lidar数据中的复杂模式以进行树种识别；
7、s5，使用统计分析工具(例如r语言或python的scipy库)对模型输出的结果进行评估，包括准确率、召回率等指标，并根据这些分析对模型进行调优和完善。
8、所述步骤s1中，首先需要部署卫星和无人机，它们搭载了光谱传感器和lidar设备，以覆盖目标森林区域，收集的数据包括从不同波长的反射光谱到三维空间信息。数据采集后，预处理的关键步骤包括数据清洗、去噪、对齐和标准化。此外，针对光谱数据，需要进行大气校正，以消除大气对光谱信号的影响对于lidar数据。
9、所述步骤s2中，选择一个云存储服务，接着设置云数据库，在上传数据前，确保数据格式的一致性和准确性。实施强有力的安全措施，如多因素认证和加密，以保护数据不受未授权访问和潜在的网络攻击。此外，定期备份数据，以防数据丢失或损坏。最后建立一个用户友好的界面或api。
10、所述步骤s3中，首先需要将原始数据加载到pandas的dataframe中，然后进行数据清洗，包括处理缺失值、删除重复项和修正格式错误，随后进行数据标准化。在此基础上，可以进行特征提取。最后，将处理后的数据集分割为训练集和测试集，以便用于模型训练和验证。
11、所述步骤s4中，选择合适的深度学习框架进行树种识别的过程，设计cn本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于光谱和LiDAR信息协同的深度学习森林树种识别方法，其特征在于结合光谱和LiDAR数据，通过深度学习特别是卷积神经网络来分析数据。该方法包含了复杂的数据预处理步骤，利用云存储和数据库管理系统进行数据处理，并通过精确的统计分析和机器学习模型优化，如超参数调整和交叉验证，来提高模型性能。其在复杂森林环境中的应用能有效区分具有近似光谱特征的树种，极大地提高了树种识别的准确度和效率。
2.根据权利要求1所述的基于光谱和LiDAR信息协同的深度学习森林树种识别方法，其特征在于，数据预处理包括使用卫星和无人机搭载的光谱传感器和LiDAR设备采集的数据进行去噪、校正和归一化，然后进行数据清洗以及特征提取操作，将处理后的数据集分割为训练集和测试集，以便用于模型训练和验证。
3.根据权利要求1所述的基于光谱和LiDAR信息协同的深度学习森林树种识别方法，其特征在于，方法使用的卷积神经网络(CNN)模型包含特定设计的滤波器，包括多个卷积层和至少一个池化层，用于提取树种的独特光谱和结构特征，且该模型通过超参数调整和交叉验证以优化其性能。进一步包括使用特定数据集进行深度学
4.根据权利要求1所述的基于光谱和LiDAR信息协同的深度学习森林树种识别方法，其特征在于，利用统计分析工具用于计算模型的准确率和召回率，并使用使用混淆矩阵和接收者操作特性(ROC)曲线，全面评估模型在不同环境条件下的性能，根据这些分析和调优结果，反复测试和评估模型，以验证其在复杂森林环境中区分树种的能力。
...【技术特征摘要】
1.基于光谱和lidar信息协同的深度学习森林树种识别方法，其特征在于结合光谱和lidar数据，通过深度学习特别是卷积神经网络来分析数据。该方法包含了复杂的数据预处理步骤，利用云存储和数据库管理系统进行数据处理，并通过精确的统计分析和机器学习模型优化，如超参数调整和交叉验证，来提高模型性能。其在复杂森林环境中的应用能有效区分具有近似光谱特征的树种，极大地提高了树种识别的准确度和效率。
2.根据权利要求1所述的基于光谱和lidar信息协同的深度学习森林树种识别方法，其特征在于，数据预处理包括使用卫星和无人机搭载的光谱传感器和lidar设备采集的数据进行去噪、校正和归一化，然后进行数据清洗以及特征提取操作，将处理后的数据集分割为训练集和测试集，以便用于模型训练和验证。...
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