公开(公告)号：CN117058522A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202311023268.2

申请日：2023-08-15

Applicant: 桂林航天工业学院

Inventor： 赵海盟 ,  陈伟 ,  韩雪蓉 ,  杨海菊 ,  刘新涛 ,  薛迦铭 ,  张慧敏 ,  胡高美 ,  李昊阳

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/62 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种融合光谱神经网络和叶面积指数的遥感地表生态变化检测方法，其步骤包括：1)将UNet模型设计为三维卷积完成地物光谱特征和轮廓、边缘、纹理特征的有机结合；2）建立3D‑UNet网络模型的卷积深度和卷积步长等结构参数；3）将上述制作的数据集在3D‑UNet网络进行训练与精度分析；4）对于大量的其他多时相实际采集的多光谱影像，利用构建的3D‑UNet模型应用完成大量训练，完成植被特征提取。然后再根据所选择的研究实验场地进行实地采集、计算测量叶面积指数，进而完成拟合VI‑LAI模型；5）对所有植被像元反演预测叶面积指数，完成植被生态变化研究。本发明实现对研究区域植被生态变化的监测，为漓江区域生态环境保护提供了宝贵的量化数据，有助于更全面、准确地了解漓江流域植被生态系统的现状和变化趋势，为该区域的生态保护和可持续发展提供科学依据。