[发明专利]一种基于无线电导航的森林资源调查监测方法及系统

权利要求书

1.一种基于无线电导航的森林资源调查监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取森林资源数据集，其中森林资源数据集包括遥感数据集、林业资源市场数据，利用无人机进行多维图像数据采集，生成多维图像数据集，基于多维图像数据集构建林业数字高程模型；

步骤S2，包括：

步骤S21：基于林业数字高程模型进行模型多方位图像采样处理，生成模型图像集；

步骤S22：根据模型图像集进行坐标参数获取处理，生成图像坐标集；

步骤S23：根据图像坐标集以及模型图像集进行模型数据集生成处理，生成模型数据集；

步骤S24：根据模型数据集进行模型图像数据拆分处理，生成碎片化模型图像数据集；

步骤S25：利用多态样地相似度分类计算公式对碎片化模型图像数据集、遥感数据集以及林业资源市场数据进行多态样地相似度分类计算处理，生成多类碎片相似度；

其中，多态样地相似度分类计算公式具体为：

, ；

为多类碎片相似度，为林分结构相似度，为模型地形相似度，为碎片化模型图像数据集大小，为碎片化模型图像数据集中以左上坐标点为原点的图像横坐标数据中的林分结构数据，为碎片化模型图像数据集中以左上坐标点为原点的图像纵坐标数据中的林分结构数据，为遥感数据集中的生长状态数据，m为地形相似度调整系数，为所选取碎片化模型图像数据坐标数据的林分结构数据所对应的林业资源市场数据中的树种市场需求度，为所选取碎片化模型图像数据集坐标数据对应遥感数据集中根据无线电测距以及无线电导航生成的横坐标数据，为所选取碎片化模型图像数据集坐标数据对应遥感数据集中根据无线电测距以及无线电导航生成的纵坐标数据；

步骤S26：利用预设的多态样地相似度阈值对多类碎片相似度进行阈值比对处理，当多类碎片相似度大于多态样地相似度阈值时，标记为相似碎片数据集，当碎片化相似度小于多态样地相似度阈值时，标记为废弃碎片数据集；

步骤S27：基于非极大抑制法对相似碎片数据集进行重叠比对择取处理，生成无重叠碎片数据集；

步骤S28：基于回归算法对无重叠碎片数据集进行数据精准化处理，生成精准碎片数据集；

步骤S3，包括：

步骤S31：根据精准碎片数据集进行样地坐标数据提取，生成样地坐标数据；

步骤S32：获取无人机巡检起始坐标数据，基于无人机巡检起始坐标数据以及林业数字高程模型进行模型巡检起始点定位，生成模型检测起始坐标数据；

步骤S33：基于多维图像集、模型检测起始坐标数据以及样地坐标数据进行巡检坐标点部署，生成三维巡检测量数据；

步骤S34：获取巡检指标数据，基于巡检指标数据以及三维巡检测量数据利用指标权重计算公式进行区域高空无人机权重数据计算，生成高空作业权重数据；

其中，指标权重计算公式具体为：

；

其中，为高空权重数据，为样地坐标数据中的样地种类系数，为三维巡检测量数据中的样地坐标数据中坐标集数量，为三维巡检测量数据中样地坐标数据的横坐标，为三维巡检测量数据中样地坐标数据中的纵坐标，为三维巡检测量数据中样地坐标数据中的垂直坐标，为三维巡检测量数据中模型起始坐标数据的横坐标，为三维巡检测量数据中模型起始坐标数据中的纵坐标，为三维巡检测量数据中模型起始坐标数据中的垂直坐标，为自然指数函数，为选取样地坐标数据中坐标对应多维图像集中飞行导航数据集误差指数，为飞行导航误差调整值；

步骤S4，包括：

步骤S41：基于三维巡检测量数据以及高空作业权重数据进行巡检输入数据模型构建，生成巡检输入数据模型；

步骤S42：获取巡检指标权重数据，利用巡检指标权重数据以及三维巡检测量数据进行模型连接权重数据建立，生成模型连接权重数据；

步骤S43：获取预设的协同低空无人机极值，基于巡检输入数据模型、模型连接权重数据以及协同低空无人机极值利用高低空协同博弈公式进行多维高低空博弈数据计算，生成多维高低空博弈数据；

其中，高低空协同博弈公式具体为：

；

；

其中，为多维高低空博弈数据，为协同低空无人机极值，为高低空作业关系函数，为巡检输入数据模型中坐标数据集选取坐标的横坐标，为巡检输入数据模型中坐标数据集选取坐标的纵坐标，为横纵坐标连接所形成的连接线对应模型连接权重数据，为低空协同作业系数；

步骤S44：基于多维高低空博弈数据利用普里姆算法构建高低空作业最小生成树，生成高低空作业最小生成树；

步骤S45：根据高低空作业最小生成树进行最优节点路径数据提取处理，生成最优巡检数据；

步骤S46：根据最优巡检数据利用高空作业无人机及低空作业无人机进行路径巡检，从而实现森林资源调查。