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

本发明专利技术提出了一种结合光谱数据和LiDAR数据的深度学习方法，用于森林树种识别。这种方法应用于计算机技术和遥感科学技术领域，通过利用光谱和LiDAR技术的优势，提高信息提取的准确性和效率。具体过程包括：使用卫星和无人机的光谱传感器与LiDAR设备采集数据；使用云存储服务和数据库管理系统存储管理数据；运用Python中的Pandas和NumPy库对数据进行标准化处理；通过深度学习框架如TensorFlow或PyTorch构建卷积神经网络(CNN)模型进行学习；最后，使用统计分析工具如R语言或Python的SciPy库评估模型，包括准确率和召回率等关键指标，并对模型进行调优。这种方法为森林树种的识别和分析提供了一种高效、准确的新工具。

【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...

【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。...

【专利技术属性】
技术研发人员：廉洁子璇，于强，
申请(专利权)人：北京林业大学，
类型：发明
国别省市：