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申请/专利权人：青岛清数科技有限公司

摘要：一种基于大数据技术的草原生态危害智能监测预警方法，涉及智能分析技术领域，用于解决现有技术中存在的草原生态危害进行监测的过程中，难以对危害类别进行具体的识别的问题。种基于大数据技术的草原生态危害智能监测预警方法，包括以下步骤：S1：制作草原遥感影像生态危害分类数据集；S2：构建草原遥感影像生态危害评估模型；S3：草原遥感影像生态危害评估模型训练；S4：草原遥感影像生态危害识别和分类：采用参数优化的草原遥感影像生态危害评估模型对卫星遥感图像进行识别分类，得到草原遥感图像的生态危害类别。有益效果是，本发明采用生成式思想，有效地解决了卫星遥感图像草原生态危害种类识别难的问题。

主权项：1.一种基于大数据技术的草原生态危害智能监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：制作草原遥感影像生态危害分类数据集获取关于草原的高分卫星遥感图像和同期的无人机影像数据，确认草原生态危害类别，制作草原遥感影像生态危害分类数据集；S2：构建草原遥感影像生态危害评估模型S201：图像输入模块：采用滑动窗口对所述高分卫星遥感图像进行裁剪，得到输入图像I1；S202：特征提取模块：选取有监督的预训练算法对初始化的深度学习模型进行预训练，得到预训练的草原遥感影像生态危害评估模型的特征提取模块，将输入图像I1输入到所述特征提取模块，得到特征向量F1；S203：裁剪获取所述输入图像I1对应区域的同期无人机影像数据，得到输入图像I2；S204：无人机图像特征量化模块：引入注意力机制和可分离卷积思想，构建无人机图像数据特征量化模块，将所述输入图像I2输入到所述特征提取模块，得到特征向量F2；S205：特征生成模块：基于生成式对抗和图像重构思想构建所述草原遥感影像生态危害评估模型的特征生成模块，将所述特征向量F1输入到所述特征生成模块重构生成特征向量F3；S206：深层特征学习模块：构建草原遥感影像生态危害评估模型的深层特征学习模块，所述特征向量F3经深层特征学习模块后得到特征向量F4；S207：分类模块：通过引入软阈值化和线性分类器构建所述草原遥感影像生态危害评估模型的分类模块，所述特征向量F4经分类模块得到分类结果；S3：草原遥感影像生态危害评估模型训练S301：设定超参数，读取所述遥感影像生态危害分类数据集；S302：将遥感影像生态危害分类数据集中的卫星遥感图像输入S202的特征提取模块，得到所述特征向量F5；S303：将遥感影像生态危害分类数据集中的无人机影像数据输入S204无人机图像数据特征量化模块，得到特征向量F6；S304：采用S205中的特征生成模块对特征向量F5进行特征生成，得到特征向量F7；S305：采用所述特征向量F6对特征向量F7进行特征表征学习，计算特征生成损失Loss1；S306：采用所述S206深层特征学习模块对所述特征向量F7进行深层表征学习，得到特征向量F8；S307：对所述特征向量F8采用所述S207的分类模块进行分类预测，更新所述分类结果；S308：将更新后的所述分类结果与所述草原生态危害类别计算分类损失Loss2；S309：计算草原遥感影像生态危害评估模型的总损失Loss，公式为Loss＝Loss1+Loss2；S310：不断对遥感影像生态危害分类数据集采用S302-S309方式进行反向传播和正向传播，训练草原遥感影像生态危害评估模型，降低总损失Loss，得到参数优化的草原影像生态危害评估模型；S4：草原遥感影像生态危害识别和分类：采用参数优化的草原遥感影像生态危害评估模型对卫星遥感图像进行识别分类，得到草原遥感图像的生态危害类别。

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