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申请/专利权人：国家海洋环境监测中心

摘要：本发明涉及遥感影像处理和地物识别技术领域，具体涉及一种基于卷积网络的滨海湿地高清遥感影像地物识别方法，用于解决现有的滨海湿地高清遥感影像地物识别方法无法对滨海湿地遥感影像的特征信息进行数据分析，不能对滨海湿地的生态环境进行判断，当滨海湿地遭受威胁时无法及时发现，侵害易于扩大的问题；本发明的方法通过卷积神经网络对滨海湿地的高清遥感影像进行地物识别，能够充分提取图像中的特征信息，提高识别准确率，同时，通过对图像中的特征信息进行数据分析，能够实时对滨海湿地的生态稳定性进行监控，并在滨海湿地遭受威胁时能够及时发现并警报，进而避免造成更大的侵害，对滨海湿地的生态环境保护做出了卓越的贡献。

主权项：1.一种基于卷积网络的滨海湿地高清遥感影像地物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：模型建立模块建立影像信息采集模型；步骤二：影像采集模块获得高清遥感影像，并将高清遥感影像发送至模型建立模块；步骤三：模型建立模块将高清遥感影像输入影像信息采集模型中，同时生成信息采集指令，并将信息采集指令发送至信息采集模块；步骤四：信息采集模块接收到信息采集指令后利用影像信息采集模型获取生态稳定信息，并将生态稳定信息发送至信息分析模块；所述生态稳定信息包括植被信息ZB、土地信息TD以及动物信息DW；所述信息采集模块获取植被信息ZB的具体过程如下：接收到信息采集指令后利用影像信息采集模型获取高清遥感影像中的植被面积和平均植被高度，并将其分别标记为植面值ZM和植高值ZG，将植面值ZM和植高值ZG进行量化处理，依据公式得到植被信息ZB，其中，b1、b2分别为设定的植面值ZM、植高值ZG对应的预设比例系数；所述信息采集模块获取土地信息TD的具体过程如下：接收到信息采集指令后利用影像信息采集模型获取高清遥感影像中的首次采集的土地面积和当前时刻的土地面积，获得两者之间的差值，并将其标记为地变值DB，获取高清遥感影像中首次采集的所有山峰的平均体积和当前时刻的所有山峰的平均体积，获得两者之间的差值，并将其标记为峰变值FB，将所有的峰变值FB进行求和，得到峰变总值FZ，将地变值DB和峰变总值FZ进行量化处理，依据公式得到土地信息TD，其中，t1、t2分别为设定的地变值DB、峰变总值FZ对应的预设比例系数；所述信息采集模块获取动物信息DW的具体过程如下：接收到信息采集指令后利用影像信息采集模型随机获取高清遥感影像中的一块区域，并将其标记为监控区域，将监控区域内体积达到预设体积的动物标记为监测动物，获取监控区域预设时间段内初始监测动物总数量，并将其标记为初数值CS，当监测动物进入监控区域则记录监测动物的监测次数增加一，获取预设时间段内进入监控区域的监测动物的总监测次数，并将其标记为测次值CC，将初数值CS和测次值CC进行量化处理，依据公式得到动物信息DW，其中，d1、d2分别为设定的初数值CS、测次值CC对应的预设比例系数；步骤五：信息分析模块根据生态稳定信息获得生态稳定系数ST，并将生态稳定系数ST发送地物识别平台；所述信息分析模块获得生态稳定系数ST的具体过程如下：将植被信息ZB、土地信息TD以及动物信息DW进行量化处理，依据公式得到生态稳定系数ST，其中，π为数学常数，s1、s2以及s3分别为设定的植被信息ZB、土地信息TD以及动物信息DW对应的预设权重因子；步骤六：地物识别平台生态稳定系数ST生成影响报警指令，并将影响警报指令发送至影像警报模块；步骤七：影像警报模块接收到影响警报指令后响起影响警报。

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权利要求：

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