摘要
本发明公开了一种顾及林龄及生长适宜性的油茶种植区监测方法及系统。包括以下步骤:分别利用深度学习模型和机器学习模型,从高分辨率影像及多光谱影像中提取新造与老油茶林的多层次特征,并输出其分布结果;获取并整合气象再分析数据与地形特征数据,结合油茶生长适宜性评估,计算并归一化各维度适宜性得分,生成油茶生长适宜性分布图;将新老油茶林分布结果融合为初步油茶种植区,再借助适宜性分布图施加约束,最终得到修正后的油茶种植区分布图。本方案检测精度高,适用于大范围油茶资源监测与管理。
技术关键词
油茶
种植区
监测方法
多层次特征
高分辨率遥感影像
训练深度学习模型
训练机器学习模型
地形特征
多光谱
数据
气象
解码器架构
随机森林模型
极化特征
栅格
掩膜
采样技术
系统为您推荐了相关专利信息
进样控制系统
注意力
智能校准
中央控制器
多传感器融合
故障监测方法
多源特征
卷积神经网络设计
决策级数据融合
多维度数据模型
二氧化碳地质封存
地震
监测方法
三维地质模型
模拟模型
监测方法
阶段
分段
RNN神经网络
神经网络模型