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申请/专利权人：首都师范大学

摘要：本发明涉及一种草地生态畜牧信息空天地协同感知与智能预测平台，属于生态畜牧业以及遥感、地理信息领域。平台包括多尺度特征数据库子系统、协同感知子系统、智能预测子系统。多尺度特征数据库包括天基数据、空基数据、地基数据，天基数据包括哨兵数据、MODIS数据和Landsat数据，空基数据包括无人机多光谱数据和RGB数据，地基数据包括手机图像数据、地面实测数据和牧场统计数据；整合上述数据，监测感知草地状况、计算典型植被指数、感知牛羊个数，计算合理载畜量；并智能预测牧场尺度和全县尺度的下一个月的草长势、草地产草量、草地合理载畜量。具有草地多指标监测和智能预测的能力，为生态畜牧业信息管理提供技术支持。

主权项：1.一种草地生态畜牧信息空天地协同感知与智能预测平台，其特征在于，实现草地生态畜牧信息的空天地协同监测与预测，包括：多尺度特征数据库子系统、协同感知子系统、智能预测子系统；其中，所述多尺度特征数据库子系统用于汇聚天空地多尺度遥感数据和草地调查数据；所述协同感知子系统通过综合处理分析多尺度特征数据库的数据感知草地生态畜牧状况；所述智能预测子系统用于预测下一个月的草长势、草地产草量和草地合理载畜量；所述多尺度特征数据库子系统包括：天基数据、空基数据、地基数据；天基数据包括哨兵数据、MODIS数据和Landsat数据；空基数据包括无人机多光谱数据和RGB数据；地基数据包括手机图像数据、地面实测数据和牧场统计数据；天基数据与GoogleEarthEngine即GEE平台对接，由GEE平台直接获取；多尺度特征数据库具体实现如下：GEE数据获取过程为：首先后端部署GEEPythonAPI，其次根据数据需求，查询GEE中满足的数据集，之后将数据集结果传回给后端，后端解析查询到的数据，进行处理、渲染、添加图例比例尺等操作，以PNG格式的Base64编码的格式存储最终的结果，方便前后段交互查询，减小数据量；所述协同感知子系统包括：草地状况模块、典型植被指数模块、牛羊感知模块、草畜平衡模块四个功能模块；所述智能预测子系统，基于历史及现时监测数据，构建深度学习时序预测模型，智能预测牧场尺度和全县尺度下一个月的草长势、草地产草量、草地合理载畜量；其中，所述草地状况模块包括：草地类型、草长势、草地覆盖度、草地温度、草地湿润度、草地产草量和鲜草覆盖度；所述典型植被指数模块包括：归一化植被指数、增强型植被指数、比值植被指数和土壤调节植被指数；所述牛羊感知模块包括：牛羊群识别与计数；所述草畜平衡模块包括：草地合理载畜量估算和放牧强度估算；所述鲜草覆盖度是基于Transformer模型从手机拍摄图像上识别鲜草和干草，并以鲜草像素个数占图像总像素个数的比例为鲜草覆盖度；所述典型植被指数由多光谱图像波段运算得出；所述牛羊感知模块是基于Yolov8模型从图像中识别牛羊，并计算个数；所述草地合理载畜量估算是依据相关天然草地合理载畜量的计算标准进行计算；草地状况中的草地类型、草长势、草地覆盖度、草地温度、草地湿润度、草地产草量部分直接获取Base64编码并进行加载显示，其中草长势由归一化植被指数NDVI代表，其计算公式为（NIR-R）（NIR+R），NIR为近红波段，R为红波段；草地覆盖度由草长势数据并基于像元二分模型计算所得，置信区间取5%和95%；草地温度由MODIS数据的地表温度LST产品数据代表；草地湿润度由归一化植被供水指数NDVSWI所代表，其计算公式为NDVILST；草地产草量则由地面实测数据与无人机拍摄数据建立回归模型拟合所得。

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百度查询： 首都师范大学 一种草地生态畜牧信息空天地协同感知与智能预测平台