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申请/专利权人：广州市林业和园林科学研究院

摘要：本发明涉及森林巡护方法技术领域，具体为一种森林巡护方法及系统，包括以下步骤：利用无人机或静态监控摄像头，按照设定的路径和时序，对森林进行全方位拍摄，获取森林图像数据。本发明中，利用无人机和监控摄像头获取森林图像数据，并通过深度学习和图像识别算法进行处理，可以大范围、高效地进行森林管理和保护，提高森林监测的覆盖率和准确率，运用人工智能和云计算技术，提供数据清洗、整合和分析，提供实时的汇报，让森林管理者可以更容易的了解并掌握森林的实时状态，提高管理决策的效率和准确性，结合现场声音监测设备和声音识别技术，进行野生动物监测，这有助于对森林生态的保护，并丰富了森林生态的多样性评估和动物资源管理。

主权项：1.一种森林巡护方法，其特征在于，包括以下步骤：利用无人机或静态监控摄像头，按照设定的路径和时序，对森林进行全方位拍摄，获取森林图像数据；利用深度学习及图像识别算法，对所述森林图像数据进行处理，检测是否存在包括火险、病虫害的异常现象，出具异常报告；结合人工智能算法分析卫星遥感图像和地理信息数据，进行森林覆盖率、破坏程度的实时监测，输出森林状态报告；根据所述森林状态报告和异常报告，通过在森林中部署的火灾监测传感器，实时监测火险前兆，当检测到火险预警信号，立即向相关部门发送警报并指导灭火行动，生成火险响应报告；基于所述森林图像数据、异常报告、森林状态报告、火险响应报告送入云计算平台进行数据清洗、整合、分析，云计算平台执行自动处理并提供巡护报告和决策支持，输出云端处理汇报；基于所述云端处理汇报，利用大数据分析技术进行处理和分析，从而优化森林资源管理策略和生态保护措施，生成生态管理策略报告；结合现场声音监测设备和声音识别技术，根据所述生态管理策略报告进行定向的野生动物监测，出具野生动物监测报告；利用无人机或静态监控摄像头，按照设定的路径和时序，对森林进行全方位拍摄，获取森林图像数据的步骤具体为：采用遗传算法优化无人机或监控摄像头的参数设置，包括ISO、曝光、白平衡，生成设备配置文件；应用A算法或Dijkstra算法，根据森林的地形和生态障碍，规划出最优的无人机或监控摄像头的拍摄路径，生成路径方案；基于PID控制器确保无人机或摄像头稳定性，在指定时间根据所述设备配置文件和路径方案，自动启动设备，进行全方位拍摄，产生森林图像数据；利用深度学习及图像识别算法，对所述森林图像数据进行处理，检测是否存在包括火险、病虫害的异常现象，出具异常报告的步骤具体为：运用自适应直方图均衡化与噪声滤波技术，对所述森林图像数据进行质量增强和清洗，得到预处理图像数据集；采用迁移学习技术，以预训练的ResNet或VGG网络为基础，对预处理图像数据集进行基于森林图像的深度学习模型训练，得到训练模型；使用YOLO或SSD实时目标检测框架，对所述预处理图像数据集进行异常现象的识别，根据结果编制异常报告；结合人工智能算法分析卫星遥感图像和地理信息数据，进行森林覆盖率、破坏程度的实时监测，输出森林状态报告的步骤具体为：利用Landsat卫星资源，捕获森林的最新遥感图像，同时进行数据标注，构建遥感图像数据库；采用U-Net结构分析遥感图像的特点，对所述遥感图像数据库进行学习和特征提取，形成遥感图像分析模型；结合边缘计算和快速响应技术，将实时的卫星遥感图像输入到所述遥感图像分析模型中，实时洞察森林覆盖率和破坏程度，并依此生成森林状态报告；根据所述森林状态报告和异常报告，通过在森林中部署的火灾监测传感器，实时监测火险前兆，当检测到火险预警信号，立即向相关部门发送警报并指导灭火行动，生成火险响应报告的步骤具体为：采用k均值算法，确定森林关键和易燃区域，针对性部署气温、烟雾火灾监测传感器，形成传感器网络；应用卡尔曼滤波算法，对来自传感器网络的实时信号进行融合和优化，生成传感器数据流；基于支持向量机的分类器，根据包括温度突升、烟雾浓度增大的预兆，分析传感器数据流，一旦侦测到火险预警，即刻向相关部门发出警报，并形成火险响应报告；基于所述森林图像数据、异常报告、森林状态报告、火险响应报告送入云计算平台进行数据清洗、整合、分析，云计算平台执行自动处理并提供巡护报告和决策支持，输出云端处理汇报的步骤具体为：利用分布式上传技术，将所述森林图像数据、异常报告、森林状态报告、火险响应报告上传到云计算平台，建立原始数据集；利用数据质量检测算法，对所述原始数据集中的错误、缺失和冗余数据进行初步筛选，并用插补算法处理缺失数据，获取清洗后数据集；使用数据转换和映射技术，对数据进行分类和标记，将所述清洗后数据集中的数据按照时间、地点和类型进行整合，生成整合数据集；利用机器学习和统计学方法，对整合数据集进行深度分析，对数据特征进行分析和分类，发觉森林的潜在问题和风险，输出初步分析报告；根据所述初步分析报告，云计算平台利用决策树或神经网络模型，为决策者生成最优的建议和策略，输出巡护建议报告；利用报告生成工具，将所述整合数据集、巡护建议报告整合，作为云端处理汇报；基于所述云端处理汇报，利用大数据分析技术进行处理和分析，从而优化森林资源管理策略和生态保护措施，生成生态管理策略报告的步骤具体为：使用自然语言处理技术，对所述云端处理汇报中的关键数据和建议进行解析和提取，生成关键信息数据；基于所述关键信息数据，应用关联规则学习和聚类算法进行深度数据挖掘，输出挖掘结果；基于所述挖掘结果，利用多目标优化算法，结合当前资源和约束，优化森林资源管理策略和生态保护措施，生成优化后策略；利用策略生成工具，将所述优化后策略转化为具体的操作指南和建议，生成生态管理策略报告；结合现场声音监测设备和声音识别技术，根据所述生态管理策略报告进行定向的野生动物监测，出具野生动物监测报告的步骤具体为：根据所述生态管理策略报告中的建议，进行声音设备的部署，利用无线传输技术，周期性地从所述声音设备上收集森林中的声音数据，生成原始声音数据集；使用快速傅里叶变换和滤波技术，对所述原始声音数据集进行降噪和格式转换，获取清洗后的声音数据集；利用声音识别技术分析所述清洗后的声音数据集，使用深度学习中的卷积神经网络进行声音特征提取和分类，输出动物声音识别结果；基于所述动物声音识别结果，利用时间序列分析和模式匹配技术，对动物活动进行统计和趋势预测，生成动物活动分析报告；使用报告生成工具，结合所述动物声音识别结果和动物活动分析报告，生成野生动物监测报告。

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