基于锰添加的毛竹根系分解数据分析系统及方法技术方案

本申请涉及智能分析领域，其具体地公开了一种基于锰添加的毛竹根系分解数据分析系统及方法，其通过摄像头实时监控采集毛竹伐桩在添加第一含量的Mn元素后的第一状态变化监控视频和在添加第二含量的Mn元素后的第二状态变化监控视频，并利用基于深度学习的图像处理和数据分析算法来进行所述第一状态变化和所述第二状态变化的时序关联特征分析，以此根据所述毛竹伐桩在添加Mn元素后的第一状态变化和所述第二状态变化之间的语义对比差异来自动评估该毛竹伐桩根系分解效率是否优化。这样，可实现毛竹伐桩根系分解过程逼近最佳Mn元素添加值，且过程中不需要频繁进行采样来测量量化数据，以此来提高毛竹伐桩根系分解效率评估的自动化程度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及智能分析领域，且更为具体地，涉及一种基于锰添加的毛竹根系分解数据分析系统及方法。

技术介绍

1、在生产经营过程中，毛竹伐桩经常被遗留在土壤中，由于腐解速率异常缓慢，毛竹伐桩的存在极大地阻碍了毛竹林后期的管理工作。因此，需要对毛竹伐桩的根系进行分解，以此减少根系对后续造林的影响，降低根腐病的发生风险，提高林木的健康和生长质量。

2、毛竹根系分解是指毛竹的根系在土壤中逐渐分解为有机质的过程。这一过程对土壤肥力和生态系统功能有重要影响，因为它可以提供养分、改善土壤结构、促进微生物活性和碳循环。

3、传统分解方法中通常利用微生物的代谢能力来分解毛竹根系，然而，这需要较长的时间来完成。具体来说，微生物的生长和代谢过程是一个相对缓慢的过程，需要一定的时间来分解根系的复杂结构，但这种长时间的毛竹根系分解方法并不利于竹林生态系统后期的经营和管理，从而影响后续毛竹产业的可持续发展。

4、基于此，提出了一种基于锰添加的毛竹根系分解方法，其能够基于锰的添加来影响毛竹伐桩凋落物中木质素等顽固性碳组分的分解。具体来说，木质素的存在是延缓本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于锰添加的毛竹根系分解数据分析系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于锰添加的毛竹根系分解数据分析系统，其特征在于，所述分解状态时序特征提取模块，用于：将所述第二状态变化监控视频和所述第一状态变化监控视频通过基于深度卷积神经网络模型的分解状态时序特征提取器以得到所述第一毛竹伐桩分解状态时序关联特征图和所述第二毛竹伐桩分解状态时序关联特征图。

3.根据权利要求2所述的基于锰添加的毛竹根系分解数据分析系统，其特征在于，所述基于深度卷积神经网络模型的分解状态时序特征提取器为基于三维卷积神经网络模型的分解状态时序特征提取器。p>

4.根据权...

【技术特征摘要】

1.一种基于锰添加的毛竹根系分解数据分析系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于锰添加的毛竹根系分解数据分析系统，其特征在于，所述分解状态时序特征提取模块，用于：将所述第二状态变化监控视频和所述第一状态变化监控视频通过基于深度卷积神经网络模型的分解状态时序特征提取器以得到所述第一毛竹伐桩分解状态时序关联特征图和所述第二毛竹伐桩分解状态时序关联特征图。

3.根据权利要求2所述的基于锰添加的毛竹根系分解数据分析系统，其特征在于，所述基于深度卷积神经网络模型的分解状态时序特征提取器为基于三维卷积神经网络模型的分解状态时序特征提取器。

4.根据权利要求3所述的基于锰添加的毛竹根系分解数据分析系统，其特征在于，所述分解效果对比语义分析模块，用于:计算所述第一毛竹伐桩分解状态时序关联特征图和所述第二毛竹伐桩分解状态时序关联特征图之间的差分特征图以得到所述毛竹伐桩分解效果对比语义差分特征图。

5.根据权利要求4所述的基于锰添加的毛竹根系分解数据分析系统，其特征在于，所述局部特征显著模块，用于：将所述毛竹伐桩分解效果对比语义差分...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐佳文，李婷，李怡，黄思远，章紫英，张功，周汉昌，邓俊，贾全全，况小宝，余林，
申请(专利权)人：江西省林业科学院，
类型：发明
国别省市：