本发明专利技术涉及遥感植被识别技术领域，具体为一种基于无人机遥感的地表植被识别方法及系统。首先，本发明专利技术提出一种植被识别模型用于对获取遥感图像中的植被进行分类，该模型中引入植被空间注意力模块丰富了局部特征学习和对具有区别性的特征加权，并通过对比植被的文本特征加深了分类的准确度；其次，提出一种植被健康检测模型用于植被的健康检测，该模型对植被的健康检测从生长状态和病害程度出发，通过构建生长残差矩阵反映植被生长状态，并对植被进行病害程度检测，从这两个方面可以准确地计算出植被的健康指数；最后，提出一种种植环境评估模型，该模型主要是结合植被健康状态和环境数据进行综合评估，可以准确地得出植被种植适合度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感植被识别，具体为一种基于无人机遥感的地表植被识别方法及系统。
技术介绍
1、地表植被是指覆盖地球表面的各种植物，根据生长环境的不同可细分为森林植被、草原植被、山地植被和沙漠植被等。在这些不同类型的生长环境中，沙漠植被的生长环境最为特殊。沙漠地区通常以干旱、高温和低降水量为特征，因此很少有植物能够在沙漠地区进行种植和存活。沙漠植被对维持沙漠生态系统的平衡、生态功能和沙漠化具有重要的意义。
2、近年来，随着科技的不断发展，许多专家将无人机遥感技术与深度学习方法进行结合用于沙漠植被的识别，以实现对沙漠的有效治理。其中，无人机通过搭载高分辨率相机，可以获取到高清晰度的植被图像，利用深度学习方法对获取的植被图像进行高效、精确的识别。
3、在现有的方法中虽然能做到对沙漠植被的准确识别，但是其中仍存在一些不足之处，例如，对不同种类沙漠植被的种植环境适合度未进行准确的评估。针对以上涉及的问题，本专利技术提出一种基于无人机遥感的地表植被识别方法及系统。
技术实现思路
>1、一种基于无人机本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于无人机遥感的地表植被识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感的地表植被识别方法，其特征在于，所述环境数据包括：气候数据、土壤数据、水资源数据和光照数据；其中，所述气候数据包括：温度、降水量和相对湿度；所述土壤数据包括：土壤类型、土壤酸碱度和土壤盐碱度；所述水资源数据包括：地下水位和水质；所述光照数据包括：日照时数和光照强度。
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感的地表植被识别方法，其特征在于，所述预处理的具体过程包括：将所述遥感图像采用大气校正方法，得到第一沙漠植被图像；所述第一沙漠植被图像经几何校正，得到第二沙漠...
【技术特征摘要】
1.一种基于无人机遥感的地表植被识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感的地表植被识别方法，其特征在于，所述环境数据包括：气候数据、土壤数据、水资源数据和光照数据；其中，所述气候数据包括：温度、降水量和相对湿度；所述土壤数据包括：土壤类型、土壤酸碱度和土壤盐碱度；所述水资源数据包括：地下水位和水质；所述光照数据包括：日照时数和光照强度。
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感的地表植被识别方法，其特征在于，所述预处理的具体过程包括：将所述遥感图像采用大气校正方法，得到第一沙漠植被图像；所述第一沙漠植被图像经几何校正，得到第二沙漠植被图像；对所述第二沙漠植被图像使用滤波器进行噪音降低，得到第三沙漠植被图像；将所述第三沙漠植被图像与图像库中相似植物模板进行影像融合，得到所述标准沙漠植被图像。
4.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感的地表植被识别方法，其特征在于，所述相似度的计算公式为：其中，cos()表示为余弦相似度函数；ivk表示为所述标准沙漠植被图像的主要特征中第k个特征；tflik表示为所述文本特征库第i个特征数据中第k个主要特征。
5.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感的地表植被识别方法，其特征在于，所述植被特征学习层的具体实现过程包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感的地表植被识别方法，其特征在于，所述植被健康检测模型包括：生长状态检测模块和病害检测模块：其中，所述生长状态检测模块的具体过程为：从所述数据库中获取同类型植被历史数据；根据所述历史数据和所述标准沙漠植被图像的植被数据构建生长残差矩阵；其中，所述生长残差矩阵的构建方式为：其中，grm表示为所述生长残差矩阵；enm表示为所述植被与第n个同类植被关于第m个生长指标的误差；利用所述历史数据和所述生长残差矩阵训练所述生长状态模块；计算训练过程中所述历史数据中生长状态与预测生长状态的损失值；当所述损失值达到收敛，停止训...
【专利技术属性】
技术研发人员：谷晨熙，黄进，
申请(专利权)人：谷晨熙，
类型：发明
国别省市：
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