摘要
本发明公开了基于多模态迁移学习的滨海湿地植被退化动态监测方法,属于生态环境监测技术领域,其包括数据获取:通过多种传感器收集滨海湿地区域数据,特征提取与融合:对多源数据进行预处理并提取空间、时间序列和物理参数特征,将不同模态的数据特征进行融合。本发明中,实现了对滨海湿地生态环境的全方位、高精度感知,提升了数据获取的时空分辨率,还增强了对复杂环境因素的响应能力,且有效提升了模型的泛化能力和预测精度,并且可并将土壤盐分等关键环境因子纳入评估体系,进一步提高了生态风险识别的科学性和针对性,还提升了滨海湿地生态管理的效率和响应速度,也为制定科学合理的生态保护与修复措施提供了有力支撑。
技术关键词
动态监测方法
植被
多模态
盐分
生态环境监测技术
生态风险识别
滨海湿地生态
遥感反演技术
遥感图像提取
动态监控
传感器
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