摘要
本发明涉及遥感技术领域,公开了一种林业损失价值评估方法、装置、设备及存储介质,本发明将第二时间序列影像数据集与第一拟合模型结合计算第一差值图像,能够直观且量化地展现出台风受灾后遥感图像无云区域植被相对于未受灾状态下的变化情况。进一步,以环境影响因素集和第一差值图像进行模型训练,能够挖掘出隐藏在复杂数据背后的台风灾害对森林影响的深层次关系规律。进一步,用构建的模型预测云覆盖区域归一化植被指数差值生成第二差值图像,能够完善整个台风受灾区域受灾情况的空间表征信息。最后,结合真实林业损失价值、第一差值图像和第二差值图像,可以实现对整个台风受灾区域内林业损失价值的快速评估。
技术关键词
时间序列影像
归一化植被指数
价值评估方法
林业
机器学习模型
遥感图像云
机器学习算法
林木
加权最小二乘法
云覆盖区域
数据
掩膜方法
可读存储介质
指令
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评估装置
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