[发明专利]基于深度学习的森林扰动监测方法、系统、设备及介质在审
| 申请号： | 202310826794.6 | 申请日： | 2023-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN116935238A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 陈冬花;李虎;邹陈;刘赛赛;张乃明;汪左;韩伟杰 | 申请（专利权）人： | 滁州学院;安徽师范大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/82;G06N3/04;G06V10/774;G06V20/10 |
| 代理公司： | 北京恒律知识产权代理有限公司 11416 | 代理人： | 张琳丽 |
| 地址： | 239001*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种深度学习的森林扰动监测方法、系统、设备及介质，涉及森林监测领域，该方法包括：对待监测区域的历史遥感影像进行特征提取获得遥感特征集；遥感特征集中包括历史遥感影像中各像元的特征；基于遥感特征集构建随机森林模型，并基于基尼系数法确定遥感特征集中各特征的重要性；根据各特征的重要性从多个特征中筛选出优选特征；基于历史遥感影像和优选特征构建数据集，数据集中每个样本包括输入数据和标签数据，输入数据为遥感影像样本中各像元的各优选特征，标签数据为各像元真实地表数据；根据数据集训练深度学习网络，将训练好的深度学习网络作为森林扰动监测模型。本发明实现了大范围、精细化且准确的森林扰动实时监测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 森林 扰动 监测 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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