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专利名称：基于遥感技术的森林培育动态监测方法及系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410609973.9

专利申请（专利权）人：莒县龙山镇农业综合服务中心
权利人地址：山东省日照市莒县龙山镇驻地

专利发明（设计）人：王彩华,马桂玲,郑敏

专利摘要：本发明公开了基于遥感技术的森林培育动态监测方法及系统，涉及森林培育技术领域，该方法包括：确定目标区域，对目标区域进行实时监测，获取实时监测数据；设置固定周期，基于固定周期激活采集装置，获取历史遥感数据；基于时序分析对所述历史遥感数据进行处理，获取历史时序遥感数据；基于森林管理系统，对森林植被进行分类识别，获取森林图像，森林图像具有种类标识；根据森林图像和历史时序遥感数据搭建森林培育系统；将实时监测数据输入森林培育系统，输出森林动态信息；对目标区域进行监测培育指导。本发明解决现有技术中由于数据监测处理方法单一，导致森林植被成活率较低的技术问题，达到提高森林植被的成活率的技术效果。

主权利要求：
1.基于遥感技术的森林培育动态监测方法，其特征在于，所述方法包括：确定目标区域并布设传感装置，对所述目标区域进行实时监测，获取实时监测数据；
设置固定周期，基于所述固定周期激活采集装置，获取多组森林植被的历史遥感数据，所述历史遥感数据包括空间细节和光谱信息；
基于时序分析对所述历史遥感数据进行处理，获取历史时序遥感数据；
基于森林管理系统，对所述多组森林植被进行分类识别，获取森林图像，所述森林图像具有种类标识；
根据所述森林图像和所述历史时序遥感数据搭建森林培育系统，所述森林培育系统包括植被识别模块、植被生长预测模块、植被预警模块和植被培育模块；
将所述实时监测数据输入所述森林培育系统，输出森林动态信息，所述森林动态信息包括森林状态和对应策略；
基于所述森林动态信息对所述目标区域进行监测培育指导；
其中：根据所述森林图像和所述历史时序遥感数据搭建森林培育系统，所述森林培育系统包括植被识别模块、植被生长预测模块、植被预警模块和植被培育模块，方法包括：根据所述森林图像和所述历史时序遥感数据搭建所述森林培育系统，所述植被识别模块用于从所述森林图像中进行植被识别，获取植被识别结果；
所述植被生长预测模块由所述历史时序遥感数据和所述植被识别结果构建，利用所述植被生长预测模块获取植被生长预测情况；
在所述植被预警模块中设置预警阈值，所述预警阈值用于判断所述植被生长预测情况；
当所述植被生长预测情况满足所述预警阈值时，获取预警结果；
将所述预警结果输入所述植被培育模块，获取培育策略；
将所述预警结果和所述培育策略进行整合，获取森林动态信息；
其中：所述植被生长预测模块由所述历史时序遥感数据和所述植被识别结果构建，利用所述植被生长预测模块获取植被生长预测情况，方法包括：对所述历史时序遥感数据和所述植被识别结果进行数据预处理，获取预处理数据集；
基于神经网络模型建立初始植被生长预测模块；
根据所述预处理数据集对所述初始植被生长预测模块进行监督训练，获取所述植被生长预测模块。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，设置固定周期，基于所述固定周期激活采集装置，获取所述目标区域的历史遥感数据，所述历史遥感数据包括空间细节和光谱信息，方法包括：基于监测精度和时效性，设置固定周期；
根据所述固定周期，配置遥感采集装置，所述遥感采集装置基于所述固定周期进行激活；
对所述多组森林植被进行历史遥感数据采集，获取历史遥感数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于时序分析对所述历史遥感数据进行处理，获取历史时序遥感数据，方法包括：对所述历史遥感数据进行数据预处理，获取历史处理遥感数据，所述历史处理遥感数据带有时间标识；
将所述历史处理遥感数据按照时间序列进行叠加，确保所述历史处理遥感数据在所述多组森林植被内对齐；
从所述历史处理遥感数据进行特征提。袢∫８惺萏卣，所述遥感数据特征包括植被指数、地表温度和土壤湿度；
分别对所述遥感数据特征进行时序变化分析，获取所述历史时序遥感数据。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，方法包括：设置划分比例，将所述预处理数据集按照所述划分比例进行划分，获取训练数据集和训练验证集；
设置模型精度，通过所述训练数据集对所述初始植被生长预测模块进行训练，获取训练植被生长预测模块；
基于所述训练验证集对所述训练植被生长预测模块进行验证，计算验证系数；
当所述训练植被生长预测模块函数收敛时，判断所述验证系数是否符合所述模型精度；
若符合，输出所述植被生长预测模块。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述森林动态信息对所述目标区域进行监测培育指导，方法包括：根据所述森林动态信息，确定植被培育目标和所述对应策略；
根据所述森林动态信息对所述目标区域实施所述对应策略；
对实施所述对应策略的所述目标区域进行效果监测，获取监测结果，根据所述监测结果进行动态调整，对所述目标区域进行监测培育指导。
6.基于遥感技术的森林培育动态监测系统，其特征在于，所述系统用于执行权利要求
1?5任一项所述的方法，其特征在于，所述系统包括：所述系统包括：实时监测数据获取单元，所述实时监测数据获取单元确定目标区域并布设传感装置，对所述目标区域进行实时监测，获取实时监测数据；
历史遥感数据获取单元，所述历史遥感数据获取单元设置固定周期，基于所述固定周期激活采集装置，获取多组森林植被的历史遥感数据，所述历史遥感数据包括空间细节和光谱信息；
历史时序遥感数据获取单元，所述历史时序遥感数据获取单元基于时序分析对所述历史遥感数据进行处理，获取历史时序遥感数据；
森林图像获取单元，所述森林图像获取单元基于森林管理系统，对所述多组森林植被进行分类识别，获取森林图像，所述森林图像具有种类标识；
森林培育系统搭建单元，所述森林培育系统搭建单元根据所述森林图像和所述历史时序遥感数据搭建森林培育系统，所述森林培育系统包括植被识别模块、植被生长预测模块、植被预警模块和植被培育模块；
森林动态信息获取单元，所述森林动态信息获取单元将所述实时监测数据输入所述森林培育系统，输出森林动态信息，所述森林动态信息包括森林状态和对应策略；
监测培育指导单元，所述监测培育指导单元基于所述森林动态信息对所述目标区域进行监测培育指导。 说明书 : 基于遥感技术的森林培育动态监测方法及系统技术领域[0001] 本发明涉及森林培育技术领域，具体涉及基于遥感技术的森林培育动态监测方法及系统。背景技术[0002] 随着全球气候变化和人类活动的加剧，森林生态系统面临着日益严重的威胁，包括森林火灾、病虫害、非法砍伐等多种风险。这些风险不仅对森林的健康生长构成威胁，也对生态安全和可持续发展产生了深远的影响。因此，对森林培育过程进行实时、动态、高效的监测显得尤为重要。[0003] 传统的森林培育监测方法多依赖于人工巡查和地面站点观测，这些方法存在诸多不足。首先，人工巡查效率低下，难以覆盖大面积的森林区域；其次，地面站点观测虽然可以获取较为准确的数据，但站点分布有限，无法全面反映森林的整体状况；最后，这些方法的数据更新速度较慢，难以及时响应森林生态系统中的突发状况。[0004] 近年来，遥感技术凭借其覆盖范围广、数据更新快、信息量大等优势，在森林培育监测领域得到了广泛应用。通过遥感技术，可以获取森林的植被覆盖、生长状况、病虫害分布等多方面的信息，为森林培育提供有力的数据支持。[0005] 然而，尽管遥感技术在森林培育监测中发挥了重要作用，但现有的基于遥感技术的森林培育监测方法仍存在一些不足。例如，数据处理和分析方法尚不完善，难以充分挖掘遥感数据中的有用信息；同时，现有的监测系统缺乏智能化和自动化的功能，无法实现对森林培育过程的实时、动态监测。发明内容[0006] 本申请提供基于遥感技术的森林培育动态监测方法及系统，用于针对解决现有技术中由于数据监测处理方法单一，导致森林植被成活率较低的技术问题。[0007] 鉴于上述问题，本申请提供了基于遥感技术的森林培育动态监测方法及系统。[0008] 本申请的第一个方面，提供了基于遥感技术的森林培育动态监测方法，所述方法包括：[0009] 确定目标区域并布设传感装置，对所述目标区域进行实时监测，获取实时监测数据；设置固定周期，基于所述固定周期激活采集装置，获取多组森林植被的历史遥感数据，所述历史遥感数据包括空间细节和光谱信息；基于时序分析对所述历史遥感数据进行处理，获取历史时序遥感数据；基于森林管理系统，对所述多组森林植被进行分类识别，获取森林图像，所述森林图像具有种类标识；根据所述森林图像和所述历史时序遥感数据搭建森林培育系统，所述森林培育系统包括植被识别模块、植被生长预测模块、植被预警模块和植被培育模块；将所述实时监测数据输入所述森林培育系统，输出森林动态信息，所述森林动态信息包括森林状态和对应策略；基于所述森林动态信息对所述目标区域进行监测培育指导。[0010] 本申请的第二个方面，提供了基于遥感技术的森林培育动态监测系统，所述系统包括：[0011] 实时监测数据获取单元，所述实时监测数据获取单元确定目标区域并布设传感装置，对所述目标区域进行实时监测，获取实时监测数据；历史遥感数据获取单元，所述历史遥感数据获取单元设置固定周期，基于所述固定周期激活采集装置，获取多组森林植被的历史遥感数据，所述历史遥感数据包括空间细节和光谱信息；历史时序遥感数据获取单元，所述历史时序遥感数据获取单元基于时序分析对所述历史遥感数据进行处理，获取历史时序遥感数据；森林图像获取单元，所述森林图像获取单元基于森林管理系统，对所述多组森林植被进行分类识别，获取森林图像，所述森林图像具有种类标识；森林培育系统搭建单元，所述森林培育系统搭建单元根据所述森林图像和所述历史时序遥感数据搭建森林培育系统，所述森林培育系统包括植被识别模块、植被生长预测模块、植被预警模块和植被培育模块；森林动态信息获取单元，所述森林动态信息获取单元将所述实时监测数据输入所述森林培育系统，输出森林动态信息，所述森林动态信息包括森林状态和对应策略；监测培育指导单元，所述监测培育指导单元基于所述森林动态信息对所述目标区域进行监测培育指导。[0012] 本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：[0013] 本申请确定目标区域并布设传感装置，对目标区域进行实时监测，获取实时监测数据；设置固定周期，基于固定周期激活采集装置，获取多组森林植被的历史遥感数据，历史遥感数据包括空间细节和光谱信息；基于时序分析对历史遥感数据进行处理，获取历史时序遥感数据；基于森林管理系统，对多组森林植被进行分类识别，获取森林图像，森林图像具有种类标识；根据森林图像和所述历史时序遥感数据搭建森林培育系统，森林培育系统包括植被识别模块、植被生长预测模块、植被预警模块和植被培育模块；将实时监测数据输入森林培育系统，输出森林动态信息，森林动态信息包括森林状态和对应策略；基于森林动态信息对目标区域进行监测培育指导。本发明解决现有技术中由于数据监测处理方法单一，导致森林植被成活率较低的技术问题，通过遥感技术对森林进行动态监测，达到提高森林植被的成活率的技术效果。附图说明[0014] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。[0015] 图1为本申请实施例提供的基于遥感技术的森林培育动态监测方法流程示意图；[0016] 图2为本申请实施例提供的基于遥感技术的森林培育动态监测系统结构示意图。[0017] 附图标记说明：实时监测数据获取单元11，历史遥感数据获取单元12，历史时序遥感数据获取单元13，森林图像获取单元14，森林培育系统搭建单元15，森林动态信息获取单元16，监测培育指导单元17。具体实施方式[0018] 本申请通过提供基于遥感技术的森林培育动态监测方法及系统，针对解决现有技术中由于数据监测处理方法单一，导致森林植被成活率较低的技术问题，通过遥感技术对森林进行动态监测，达到提高森林植被的成活率的技术效果。[0019] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。[0020] 需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。[0021] 实施例一：[0022] 如图1所示，本申请提供基于遥感技术的森林培育动态监测方法，所述方法包括：[0023] 步骤S100：确定目标区域并布设传感装置，对所述目标区域进行实时监测，获取实时监测数据；[0024] 在本申请实施例中，根据森林资源管理的需求，确定监测的目的，如森林生长状况等。确定森林区域的特点，包括森林的分布、主要树种、生态环境等。基于上述分析，确定目标区域，该目标区域能反映整个森林区域的生态特征和管理需求。[0025] 根据监测目的和目标区域的特点，选择合适的传感装置，包括卫星遥感器、无人机搭载的传感器等。在目标区域内规划传感装置的布设位置，确保能够全面覆盖目标区域。[0026] 根据布设的传感装置对目标区域进行实时监测，获取实时监测数据。[0027] 步骤S200：设置固定周期，基于所述固定周期激活采集装置，获取多组森林植被的历史遥感数据，所述历史遥感数据包括空间细节和光谱信息；[0028] 在本申请实施例中，根据森林植被的生长周期、季节变化以及环境因素等多个方面，设定一个合适的周期，比如每月、每季度或每年进行一次数据采集。[0029] 在设定的固定周期内，激活采集装置获取多组森林植被的历史遥感数据。历史遥感数据包括空间细节和光谱信息。空间细节反映森林植被的分布、形状和大小等特征。光谱信息提供了关于植被生长状况、健康状况以及叶绿素含量等关键信息。[0030] 步骤S300：基于时序分析对所述历史遥感数据进行处理，获取历史时序遥感数据；[0031] 在本申请实施例中，利用时序分析的方法对历史遥感数据进行处理，通过数据的清洗、滤波和插值等预处理操作，消除噪声和异常值，提高数据的质量，同时对数据进行标准化或归一化处理。[0032] 在处理数据的过程中，根据时间序列的特征和规律，对数据的趋势、季节性、周期性以及随机波动等方面进行分析，确定森林植被的生长变化过程，以及不同因素对其的影响。[0033] 最后，基于时序分析结果获取历史时序遥感数据。[0034] 步骤S400：基于森林管理系统，对所述多组森林植被进行分类识别，获取森林图像，所述森林图像具有种类标识；[0035] 在本申请实施例中，森林管理系统具备数据收集、存储、处理和分析的能力，能够整合各种森林资源信息，包括遥感数据、地理空间数据、生态数据等。通过森林管理系统，对森林植被进行高效的监测和管理。[0036] 接下来，利用森林管理系统通过遥感图像分类技术对多组森林植被进行分类识别。运用计算机视觉和机器学习技术对历史遥感数据进行分类处理。在分类处理过程中，采用一些常用的遥感图像分类算法，如卷积神经网络等，提取图像中的特征信息，将森林植被划分为不同的类别。例如，根据植被的物种组成、结构或生态功能等特征进行分类。[0037] 经过分类处理后，获得带有种类标识的森林图像。[0038] 步骤S500：根据所述森林图像和所述历史时序遥感数据搭建森林培育系统，所述森林培育系统包括植被识别模块、植被生长预测模块、植被预警模块和植被培育模块；[0039] 在本申请实施例中，植被识别模块是森林培育系统组成部分之一。植被识别模块根据获取的森林图像，利用计算机视觉和图像识别技术，对图像中的森林植被进行准确分类和识别。通过对比不同时段的图像，分析植被的变化趋势。[0040] 植被生长预测模块利用历史时序遥感数据，结合植被生长模型，对森林植被的生长趋势进行预测。植被生长预测模块通过分析植被的生长周期、环境因素以及历史生长数据，建立精确的预测模型，从而预测未来一段时间内植被的生长情况。[0041] 植被预警模块对森林植被的健康状况进行实时监测和预警。植被预警模块通过对比实时获取的遥感数据与历史数据，检测植被的异常变化，如病虫害的发生、火险等级的提升等。一旦发现异常情况，立即发出预警。[0042] 植被培育模块是森林培育系统的实际操作部分。植被培育模块根据植被识别、生长预测和预警模块提供的信息进行整合识别，形成全面的植被和环境状况评估，制定具体的植被培育计划。这些计划包括选择适宜的树种进行种植、调整森林结构以提高生物多样性、实施病虫害防治措施等。[0043] 使其可制定培育计划选择适宜的树种进行种植：根据当前植被分布和健康状况，选择适宜的树种，以增强森林的多样性和抵御能力。考虑预测的生长趋势，选择适应未来环境条件的树种。并根据识别模块提供的植被分布信息，调整森林的树种和年龄结构。通过混合种植和轮伐策略，提高生物多样性，增强生态系统稳定性。且可根据预警模块提供的病虫害风险信息，制定并实施防治措施。包括生物防治、化学防治和物理防治等方法。并持续监测森林状况，记录实施效果。[0044] 定期评估培育计划的效果，根据反馈信息进行调整。利用新的遥感数据和分析结果，动态优化培育计划。[0045] 通过森林图像和历史时序遥感数据完成森林培育系统的搭建。[0046] 步骤S600：将所述实时监测数据输入所述森林培育系统，输出森林动态信息，所述森林动态信息包括森林状态和对应策略；[0047] 在本申请实施例中，将实时监测数据输入森林培育系统中，森林培育系统对实时监测数据进行分类、识别和统计分析，提取有关森林状态的关键信息，这些信息包括森林植被的健康状况、生长速度、病虫害分布情况等。在解析数据的同时，森林培育系统根据预设的规则和策略，对森林状态进行评估和预测。根据森林类型、环境条件、历史数据等，判断森林当前的状态是否处于正常范围内，以及是否存在潜在的风险或问题。[0048] 基于上述步骤，森林培育系统输出森林动态信息。[0049] 步骤S700：基于所述森林动态信息对所述目标区域进行监测培育指导。[0050] 在本申请实施例中，根据森林动态信息制定针对性的培育策略。些策略包括改善土壤条件、调整种植结构、增加养分供应、实施病虫害防治措施等。最后根据培育策略进行监测培育指导。[0051] 进一步的，申请实施例提供的方法中的步骤S200还包括：[0052] 基于监测精度和时效性，设置固定周期；[0053] 根据所述固定周期，配置遥感采集装置，所述遥感采集装置基于所述固定周期进行激活；[0054] 对所述多组森林植被进行历史遥感数据采集，获取历史遥感数据。[0055] 在本申请实施例中，监测精度指从遥感数据中获取的信息的详细程度和准确性，时效性指获取信息的时间效率。基于监测精度和时效性，设置固定周期，如每天、每周或每月进行一次遥感数据采集。[0056] 接下来根据固定周期配置遥感采集装置，即在每个固定周期激活遥感采集装置按照预定计划进行数据采集。[0057] 在激活遥感采集装置后，通过确定监测区域、设定采集参数、启动采集程序等对多组森林植被进行历史遥感数据采集。通过遥感技术，获取历史遥感数据。[0058] 进一步的，申请实施例提供的方法中的步骤S300还包括：[0059] 对所述历史遥感数据进行数据预处理，获取历史处理遥感数据，所述历史处理遥感数据带有时间标识；[0060] 将所述历史处理遥感数据按照时间序列进行叠加，确保所述历史处理遥感数据在所述多组森林植被内对齐；[0061] 从所述历史处理遥感数据进行特征提。袢∫８惺萏卣，通，所述遥感数据特征包括叶绿素含量、植被指数、地表温度和土壤湿度；[0062] 分别对所述遥感数据特征进行时序变化分析，获取所述历史时序遥感数据。[0063] 在本申请实施例中，对历史遥感数据进行数据预处理，通过辐射定标与大气校正消除大气散射、吸收等因素对遥感数据的影响。通过几何校正纠正遥感图像因传感器、地球曲率等因素导致的几何畸变，去除图像中的噪声。通过预处理，获取历史处理遥感数据，历史处理遥感数据带有明确的时间标识。[0064] 通过时间序列叠加将不同时间点的历史处理遥感数据按照时间序列进行对齐，以便分析植被的时空变化。在进行叠加时，确保不同时间点的遥感数据在地理坐标上一致，以便进行空间对比。对于多组森林植被区域，需要确保每个像元在不同时间点对应的是同一地理位置，实现像元的精确匹配。按照时间顺序，将匹配好的遥感数据叠加起来，形成时间序列数据集。[0065] 之后对历史处理遥感数据进行特征提。崛〕龇从持脖簧ぷ纯、健康状况等信息的特定指标。特定指标包括植被指数、地表温度和土壤湿度。[0066] 最后对遥感数据特征进行时序变化分析，利用线性回归、滑动平均等方法，分析植被指数、地表温度、土壤湿度等特征随时间的变化趋势。通过频谱分析、小波分析等方法，识别植被生长、健康状况等特征的周期性变化规律。利用时间序列突变检测算法，识别植被生长状况突然变化的时间点和区域。通过以上步骤，获得带有时间标识的历史时序遥感数据。[0067] 进一步的，申请实施例提供的方法中的步骤S500还包括：[0068] 根据所述森林图像和所述历史时序遥感数据搭建所述森林培育系统，所述植被识别模块用于从所述森林图像中进行植被识别，获取植被识别结果；[0069] 所述植被生长预测模块由所述历史时序遥感数据和所述植被识别结果构建，利用所述植被生长预测模块获取植被生长预测情况；[0070] 在所述植被预警模块中设置预警阈值，所述预警阈值用于判断所述植被生长预测情况；[0071] 当所述植被生长预测情况满足所述预警阈值时，获取预警结果；[0072] 将所述预警结果输入所述植被培育模块，获取培育策略；[0073] 将所述预警结果和所述培育策略进行整合，获取森林动态信息。[0074] 在本申请实施例中，森林培育系统是一个综合性的平台，集成了图像处理、数据分析、模型预测等多个模块。[0075] 在构建植被识别模块时，对输入的森林图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等操作，提高图像质量。利用图像分割、边缘检测等技术，提取图像中的植被特征，如颜色、纹理、形状等。基于提取的特征，使用机器学习或深度学习算法进行植被识别。识别结果包括植被的类型、分布范围等信息。通过上述步骤，完成植被识别模块的构建。[0076] 在构建植被生长预测模块时，将历史时序遥感数据与植被识别结果相结合，形成完整的数据集。基于数据集，选择合适的预测模型，如时间序列分析模型、机器学习回归模型进行训练。通过训练得到植被生长预测模块。[0077] 在植被预警模块中设置预警阈值，预警阈值包括生长速度的最低限制、生长趋势的异常变化等。将植被生长预测结果与设定的预警阈值进行比较。如果预测结果低于或超出阈值范围，则触发预警。当触发预警时，记录预警信息，包括预警类型、预警区域、预警等级等。[0078] 将预警结果输入植被培育模块，根据预警结果，结合森林培育的专业知识和经验，制定针对性的植被培育策略。这些策略包括施肥、灌溉、病虫害防治等措施。[0079] 将预警结果和培育策略进行整合，形成完整的森林动态信息。这些信息全面反映森林植被的生长状况、潜在风险以及相应的管理措施。[0080] 进一步的，所述植被生长预测模块由所述历史时序遥感数据和所述植被识别结果构建，利用所述植被生长预测模块获取植被生长预测情况，所述方法还包括：[0081] 对所述历史时序遥感数据和所述植被识别结果进行数据预处理，获取预处理数据集；[0082] 基于神经网络模型建立初始植被生长预测模块；[0083] 根据所述预处理数据集对所述初始植被生长预测模块进行监督训练，获取所述植被生长预测模块。[0084] 在本申请实施例中，对历史时序遥感数据和植被识别结果进行数据预处理，检查历史时序遥感数据和植被识别结果中的缺失值、异常值和重复值，并进行相应的处理。同时对数据进行标准化或归一化处理。根据植被生长预测的需求和数据的可用性，选择合适的特征。通过预处理，获取预处理数据集。[0085] 在建立初始植被生长预测模块时，选择循环神经网络作为模型，设置神经网络的层数、每层的神经元数量、激活函数等参数，并初始化模型的权重和偏置项。选择合适的损失函数，如均方误差、交叉熵等来度量模型预测与实际值之间的差异，并选择优化器，如梯度下降、Adam等来更新模型的权重和偏置项以最小化损失函数。[0086] 使用预处理数据集对初始植被生长预测模块进行监督训练。通过训练获取植被生长预测模块。[0087] 进一步的，所述方法还包括：[0088] 设置划分比例，将所述预处理数据集按照所述划分比例进行划分，获取训练数据集和训练验证集；[0089] 设置模型精度，通过所述训练数据集对所述初始植被生长预测模块进行训练，获取训练植被生长预测模块；[0090] 基于所述训练验证集对所述训练植被生长预测模块进行验证，计算验证系数；[0091] 当所述训练植被生长预测模块函数收敛时，判断所述验证系数是否符合所述模型精度；[0092] 若符合，输出所述植被生长预测模块。[0093] 在本申请实施例中，将预处理数据集按照划分比例进行划分，获取训练数据集和训练验证集。划分比例决定了训练数据集和训练验证集的大。堇肪槔瓷瓒。例如，70%训练集、30%验证集。[0094] 模型精度是评估模型性能的重要指标，通过模型的准确率、召回率、F1值等来衡量。根据问题的需求和数据的特性，设定一个合适的模型精度阈值。这个阈值将用于后续判断模型是否满足要求。使用训练数据集对初始植被生长预测模块进行训练。在训练过程中，模型会根据输入的训练数据和对应的标签，即植被生长情况来学习和调整其参数，以最小化预测误差。在训练过程中，定期保存模型的当前状态，包括模型的参数和权重等。[0095] 验证集用于评估模型在未见过的数据上的性能，以避免过拟合现象。在进行验证时，将训练验证集输入到训练好的植被生长预测模块中，得到模型的预测结果。据模型的预测结果和训练验证集中的实际标签，计算验证系数。验证系数为准确率、召回率、F1值等能够反映模型性能的指标。[0096] 在训练过程中，监控模型的收敛情况和验证系数是否达到预设的精度要求。通过观察训练过程中损失函数的变化情况，判断模型是否收敛。当损失函数值逐渐稳定并趋于最小值时，认为模型已经收敛。将计算得到的验证系数与设定的模型精度阈值进行比较。如果验证系数达到或超过阈值，说明模型性能符合要求；否则，调整模型结构或参数，重新进行训练。[0097] 当模型收敛且验证系数符合精度要求时，说明已经得到了一个性能良好的植被生长预测模块。此时将植被生长预测模块输出。[0098] 进一步的，申请实施例提供的方法中的步骤S700还包括：[0099] 根据所述森林动态信息，确定植被培育目标和所述对应策略；[0100] 根据所述森林动态信息对所述目标区域实施所述对应策略；[0101] 对实施所述对应策略的所述目标区域进行效果监测，获取监测结果，根据所述监测结果进行动态调整，对所述目标区域进行监测培育指导。[0102] 在本申请实施例中，基于森林动态信息，设定植被培育目标。目标包括增加森林覆盖率、提升植被健康水平、减少病虫害发生率、促进生物多样性等。根据植被培育目标，制定相应的植被培育策略。这些策略包括选择适当的树种进行补植、调整森林结构以增强稳定性、实施病虫害防治措施、改善土壤条件以促进植被生长等。[0103] 确定植被培育目标和对应策略后，下一步是在目标区域实施策略。首先根据实施策略的需要，准备相应的资源，包括树种、肥料、农药、机械设备等。之后按照策略要求进行补植、修剪、施肥、病虫害防治等工作。[0104] 实施策略后，通过定期的遥感监测，收集目标区域的植被生长数据、病虫害发生情况等信息。对收集到的监测数据进行分析，比较实施策略前后的变化，评估策略的有效性。根据监测结果和分析结论，对植被培育策略进行动态调整。如果策略实施效果良好，继续保持；如果效果不佳或存在问题，需要及时调整策略，以便更好地实现培育目标。[0105] 最后根据动态调整后的策略，对目标区域进行持续的监测培育指导。[0106] 在本申请实施例中，综上所述，本申请实施例至少具有如下技术效果：[0107] 本申请确定目标区域并布设传感装置，对目标区域进行实时监测，获取实时监测数据；设置固定周期，基于固定周期激活采集装置，获取多组森林植被的历史遥感数据，历史遥感数据包括空间细节和光谱信息；基于时序分析对历史遥感数据进行处理，获取历史时序遥感数据；基于森林管理系统，对多组森林植被进行分类识别，获取森林图像，森林图像具有种类标识；根据森林图像和所述历史时序遥感数据搭建森林培育系统，森林培育系统包括植被识别模块、植被生长预测模块、植被预警模块和植被培育模块；将实时监测数据输入森林培育系统，输出森林动态信息，森林动态信息包括森林状态和对应策略；基于森林动态信息对目标区域进行监测培育指导。本发明解决现有技术中由于数据监测处理方法单一，导致森林植被成活率较低的技术问题，通过遥感技术对森林进行动态监测，达到提高森林植被的成活率的技术效果。[0108] 实施例二：[0109] 基于与前述实施例中基于遥感技术的森林培育动态监测方法相同的发明构思，如图2所示，本申请提供基于遥感技术的森林培育动态监测系统，本申请实施例中的系统与方法实施例基于同样的发明构思。其中，所述系统包括：[0110] 实时监测数据获取单元11，所述实时监测数据获取单元11确定目标区域并布设传感装置，对所述目标区域进行实时监测，获取实时监测数据；[0111] 历史遥感数据获取单元12，所述历史遥感数据获取单元12设置固定周期，基于所述固定周期激活采集装置，获取多组森林植被的历史遥感数据，所述历史遥感数据包括空间细节和光谱信息；[0112] 历史时序遥感数据获取单元13，所述历史时序遥感数据获取单元13基于时序分析对所述历史遥感数据进行处理，获取历史时序遥感数据；[0113] 森林图像获取单元14，所述森林图像获取单元14基于森林管理系统，对所述多组森林植被进行分类识别，获取森林图像，所述森林图像具有种类标识；[0114] 森林培育系统搭建单元15，所述森林培育系统搭建单元15根据所述森林图像和所述历史时序遥感数据搭建森林培育系统，所述森林培育系统包括植被识别模块、植被生长预测模块、植被预警模块和植被培育模块；[0115] 森林动态信息获取单元16，所述森林动态信息获取单元16将所述实时监测数据输入所述森林培育系统，输出森林动态信息，所述森林动态信息包括森林状态和对应策略；[0116] 监测培育指导单元17，所述监测培育指导单元17基于所述森林动态信息对所述目标区域进行监测培育指导。[0117] 进一步的，所述系统还包括：[0118] 基于监测精度和时效性，设置固定周期；[0119] 根据所述固定周期，配置遥感采集装置，所述遥感采集装置基于所述固定周期进行激活；[0120] 对所述多组森林植被进行历史遥感数据采集，获取历史遥感数据。[0121] 进一步的，所述系统还包括：[0122] 对所述历史遥感数据进行数据预处理，获取历史处理遥感数据，所述历史处理遥感数据带有时间标识；[0123] 将所述历史处理遥感数据按照时间序列进行叠加，确保所述历史处理遥感数据在所述多组森林植被内对齐；[0124] 从所述历史处理遥感数据进行特征提。袢∫８惺萏卣，所述遥感数据特征包括植被指数、地表温度和土壤湿度；[0125] 分别对所述遥感数据特征进行时序变化分析，获取所述历史时序遥感数据。[0126] 进一步的，所述系统还包括：[0127] 根据所述森林图像和所述历史时序遥感数据搭建所述森林培育系统，所述植被识别模块用于从所述森林图像中进行植被识别，获取植被识别结果；[0128] 所述植被生长预测模块由所述历史时序遥感数据和所述植被识别结果构建，利用所述植被生长预测模块获取植被生长预测情况；[0129] 在所述植被预警模块中设置预警阈值，所述预警阈值用于判断所述植被生长预测情况；[0130] 当所述植被生长预测情况满足所述预警阈值时，获取预警结果；[0131] 将所述预警结果输入所述植被培育模块，获取培育策略；[0132] 将所述预警结果和所述培育策略进行整合，获取森林动态信息。[0133] 进一步的，所述系统还包括：[0134] 对所述历史时序遥感数据和所述植被识别结果进行数据预处理，获取预处理数据集；[0135] 基于神经网络模型建立初始植被生长预测模块；[0136] 根据所述预处理数据集对所述初始植被生长预测模块进行监督训练，获取所述植被生长预测模块。[0137] 进一步的，所述系统还包括：[0138] 设置划分比例，将所述预处理数据集按照所述划分比例进行划分，获取训练数据集和训练验证集；[0139] 设置模型精度，通过所述训练数据集对所述初始植被生长预测模块进行训练，获取训练植被生长预测模块；[0140] 基于所述训练验证集对所述训练植被生长预测模块进行验证，计算验证系数；[0141] 当所述训练植被生长预测模块函数收敛时，判断所述验证系数是否符合所述模型精度；[0142] 若符合，输出所述植被生长预测模块。[0143] 进一步的，所述系统还包括：[0144] 根据所述森林动态信息，确定植被培育目标和所述对应策略；[0145] 根据所述森林动态信息对所述目标区域实施所述对应策略；[0146] 对实施所述对应策略的所述目标区域进行效果监测，获取监测结果，根据所述监测结果进行动态调整，对所述目标区域进行监测培育指导。[0147] 需要说明的是，上述本申请实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。[0148] 以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。[0149] 本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。

专利地区：山东

专利申请日期：2024-05-16

专利公开日期：2024-11-12

专利公告号：CN118485961B