【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感科学与计算机科学，尤其涉及一种红树林的种群识别与生态监测方法、系统、终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、红树林是热带、亚热带海岸带区域生产能力最高的海洋生态系统之一，在净化海水、防风消浪、固碳储碳、维护生物多样性等方面发挥着重要作用，是珍稀濒危水禽重要栖息地，也是鱼、虾、蟹、贝类生长繁殖场所；因此，高效、精确地提取红树林植被信息以及对其进行实时监测十分必要。但红树林大多生长在潮间带和沼泽等特殊区域，在进行大规模监测时，传统的人工实地调查方法需要耗费大量人力物力以及时间成本；而无人机遥感技术的快速发展为红树林信息的提取及监测提供了强有力的手段，可以实现高时空分辨率、快速准确的观测。
2、目前识别红树林的方法主要包括人工目视解译、植被指数等方法；人工目视解译方法由于不需要实地踏勘在一段时间内被广泛使用，但其对解译人员专业知识依赖程度较高，人力、物力等投入大，无法在较短时间内完成大面积红树林种群信息识别，且自动化程度较低；而只依靠植被指数进行红树林及其种群识别的方法易受到雾、云、雨天气的影响，难以区分红树林...
【技术保护点】
1.一种红树林的种群识别与生态监测方法，其特征在于，所述红树林的种群识别与生态监测方法包括：
2.根据权利要求1所述的红树林的种群识别与生态监测方法，其特征在于，所述获取多组多光谱空间影像数据，对每组所述多光谱空间影像数据进行预处理，得到训练数据集，具体包括：
3.根据权利要求2所述的红树林的种群识别与生态监测方法，其特征在于，所述根据所述训练数据集对深度卷积神经网络训练模型进行训练，得到红树林识别网络模型，具体包括：
4.根据权利要求3所述的红树林的种群识别与生态监测方法，其特征在于，所述第一公式为：
5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种红树林的种群识别与生态监测方法，其特征在于，所述红树林的种群识别与生态监测方法包括：
2.根据权利要求1所述的红树林的种群识别与生态监测方法，其特征在于，所述获取多组多光谱空间影像数据，对每组所述多光谱空间影像数据进行预处理，得到训练数据集，具体包括：
3.根据权利要求2所述的红树林的种群识别与生态监测方法，其特征在于，所述根据所述训练数据集对深度卷积神经网络训练模型进行训练，得到红树林识别网络模型，具体包括：
4.根据权利要求3所述的红树林的种群识别与生态监测方法，其特征在于，所述第一公式为：
5.根据权利要求1所述的红树林的种群识别与生态监测方法，其特征在于，所述对所述种群分类结果进行投影坐标赋值，得到目标种群分类结果，对所述目标种群分类结果进行栅格镶嵌，得到目标栅格数据集，并根据所述目标栅格数据集计算出每个种群的种群面积，根据红树林范围分类结果得到红树林的总体范围面积，具体包括：
6.根据权利要求1所述的红树林的种群识别与生态监测方法，其特征在于，所述对所述种群分类结果进行投影坐标赋值，得到目标种群分类结果，对所述目标种群分类结果进行栅格镶嵌...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈星宇，张修玉，庄长伟，代血娇，谢紫霞，孔玲玲，曹君，侯青青，胡习邦，
申请(专利权)人：广东省环境科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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