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申请/专利权人：中国科学院东北地理与农业生态研究所

摘要：森林树种多样性监测方法及装置，涉及林业树种检测技术领域。现有树种多样性监测工作中，仍然存在重大局限性，本发明提供的技术方案为：森林树种多样性监测模型构建方法，所述方法包括：采集森林遥感影像；根据植物生长季节时间段的所述森林遥感影像，得到森林的时空异质性指标，作为影像特征集；采集实测的树种多样性数据；根据所述影像特征集和树种多样性数据，得到遥感影像特征与多样性指数之间的空间匹配关系；根据所述遥感影像特征与多样性指数之间的空间匹配关系得到输入变量；根据所述输入变量，对预设深度学习模型进行训练。根据构建的模型，对待测区域森林影像进行处理，得到多样性结果。可以应用于森林树种多样性监测工作中。

主权项：1.森林树种多样性监测模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：采集森林遥感影像的步骤；根据植物生长季节时间段的所述森林遥感影像，得到森林的时空异质性指标，作为影像特征集的步骤；采集实测的树种多样性数据的步骤；根据所述影像特征集和树种多样性数据，得到遥感影像特征与多样性指数之间的空间匹配关系的步骤；根据所述遥感影像特征与多样性指数之间的空间匹配关系得到输入变量的步骤；根据所述输入变量，对预设深度学习模型进行训练的步骤；所述遥感影像特征与多样性指数之间的空间匹配关系的构建方法包括：采用光谱-时间度量方法，把时间异质性纳入到森林树种多样性的估计中，通过结合栅格数据堆栈技术和STMs，即：光谱-时间度量，针对每个时间段计算基于不同波段的五种统计度量值，包括中位数、最小值、最大值、标准差以及平均值，这些统计度量值作为时间异质性指标纳入到特征变量集中；使用GoogleEarthEngine平台获取Sentinel-2光学影像，并采用简单非迭代聚类算法SNIC对影像进行分割；SNIC算法利用Sentinel卫星数据的光谱波段和植被指数，在10米分辨率下的像素为基准，采用矩形种子格网作为起始点，通过测试不同种子间距，比较整体精度，并综合考量实验结果和景观斑块纹理特征，确定多样性监测的最小基本单元；然后，基于最小基本单元和Sentinel-2卫星影像，计算出三种主要的光谱异质性指标：变异系数、光谱角度以及纹理特征，所述光谱角度包含光谱扩散和光谱梯度，所述纹理特征包括差异性和熵，这些基于空间尺度构建的光谱异质性特征作为空间异质性指标，并纳入到特征变量集中；最后，结合从Sentinel-2影像中获取的光谱特征和植被指数特征，获取256个特征变量，包括60个光谱变量，即：6时相×10波段，36个植被指数变量即：6时相×6植被指数，以及80个时间异质性指标，还有80个基于光谱变量的空间异质性指标；综合性的特征集最终被用来作为模型预测的输入变量；基于综合性的特征集，结合实测多样性数据，构建遥感影像衍生特征与多样性指数之间的空间匹配关系；所述预设深度学习模型具体为：InceptionTime架构的深度学习模型；采用三个Inception模块来处理输入数据，每一个Inception模块内部都配备了快速链接，预防训练过程中梯度消失问题；在第二个Inception模块之后加入dropout层，Inception模块的输出之后通过一个全局平均池化层进行处理，以对时间维度上的输出进行平均化处理，在模型的最终阶段，引入两个全连接的softmax层来完成输出的分类。

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