基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析方法技术

本申请涉及图像数据处理技术领域，其具体地公开了一种基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析方法，其利用多光谱无人机采集样地防护林的多光谱图像，通过计算样地防护林的多光谱图像中各个局部区域的光谱反射率、植被指数和纹理指数来构建多光谱图像的多源特征矩阵,进而，通过对多光谱图像的多源特征进行深度学习和交互融合处理，以全面获取样地防护林植被状态的综合表征信息，并据此实现对样地防护林退化率的智能解码估计，根据所述样地防护林的退化率，构建风险退化区域，以对所述风险退化区域进行精准管控。通过这种方式，可以有效提高防护林退化程度监测的准确性和效率，从而为森林资源管理提供更为科学和精确的决策支持。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像数据处理，且更为具体地，涉及一种基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析方法。

技术介绍

1、防护林在抵御风沙、保持水土、改善生态环境等方面发挥着不可替代的作用。然而，随着全球气候变化和人类活动的影响，防护林的健康状态受到了前所未有的挑战。具体而言，由于自然因素（如干旱、病虫害）和人为因素（如过度开发、不合理利用），许多地区的防护林出现了不同程度的退化现象。这不仅削弱了防护林的功能，也对区域生态安全构成了威胁。

2、在森林资源管理中，防护林退化程度的监测与评估是确保森林资源可持续利用的关键环节。传统的防护林监测手段多依赖于地面调查与遥感卫星数据，前者耗时费力且难以实现大范围覆盖，后者虽然可以提供宏观视角下的植被信息，但其空间分辨率有限，无法准确反映防护林植被状况的细节信息。此外，卫星数据获取受天气条件限制较大，云层遮挡等都会影响数据的质量和可用性。

3、近年来，无人机技术的迅速发展为这一问题带来了新的解决方案。无人机具备灵活机动、成本较低、不受地形限制等优点，能够携带多光谱传感器进行高频率、高分辨率的数据采集，为防护林本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析方法，其特征在于，基于所述样地防护林光谱反射率分布矩阵、所述样地防护林植被指数分布矩阵和所述样地防护林纹理指数分布矩阵，确定所述样地防护林的退化率，包括：

3.根据权利要求2所述的基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析方法，其特征在于，对所述样地防护林光谱反射率分布矩阵、所述样地防护林植被指数分布矩阵和所述样地防护林纹理指数分布矩阵分别进行区域间语义关联编码以得到样地防护林光谱反射率隐含关联特征向量、样地防护林植被指数隐含关联...

【技术特征摘要】

1.一种基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析方法，其特征在于，基于所述样地防护林光谱反射率分布矩阵、所述样地防护林植被指数分布矩阵和所述样地防护林纹理指数分布矩阵，确定所述样地防护林的退化率，包括：

3.根据权利要求2所述的基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析方法，其特征在于，对所述样地防护林光谱反射率分布矩阵、所述样地防护林植被指数分布矩阵和所述样地防护林纹理指数分布矩阵分别进行区域间语义关联编码以得到样地防护林光谱反射率隐含关联特征向量、样地防护林植被指数隐含关联特征向量和样地防护林纹理指数隐含关联特征向量，包括：

4.根据权利要求3所述的基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析方法，其特征在于，对所述样地防护林光谱反射率隐含关联特征向量和所述样地防护林植被指数隐含关联特征向量进行基于外部知识的注意力交互以得到样地防护林光谱反射率-植被指数联合隐含关联特征向量，包括：

5.根据权利要求4所述的基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析方法，其特征在于，基于外部知识，对所述样地防护林光谱反射率隐含关联特征向量和所述样地防护林植被指数隐含关联特征向量分别进行特征调制注意力优化以得到优化后的样地防护林光谱反射率隐含关联特征向量和优化后的样地防护林植被指数隐含关联特征向量，包括：

6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈立欣，宋亿凡，贾国栋，张志强，韩璐，林峰，李享，张世藩，王斌斌，周彬辉，
申请(专利权)人：北京林业大学，
类型：发明
国别省市：