一种基于机器学习的森林生态系统长期监测系统及方法

本申请涉及一种基于机器学习的森林生态系统长期监测系统及方法。所述方法包括：获取所述森林检测区域的多源检测数据；所述多源检测数据包括可见图像数据、红外图像数据、三维扫描数据和气象参数数据；通过联邦学习框架建立分布式模型训练机制，将所述多源检测数据进行清洗融合，得到生态特征向量；采用多任务深度神经网络模型，多分支分析所述生态特征向量，得到生物多样性识别结果、植被指数反演结果和环境异常检测结果；根据所述生态特征向量、所述生物多样性识别结果、所述植被指数反演结果和所述环境异常检测结果，生成生态演化数字孪生体。采用本方法能够整合多个森林资源监管重要方面的数据，并进行分析及可视化展示。