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申请/专利权人：江西省林业科学院
申请日：2024-12-06
公开（公告）日：2025-01-03
公开（公告）号：CN119251694A
专利技术分类：.陆地场景（使用静态摄像机监控的场景G06V20/52）（从车辆外部感知的场景 G06V20/56）（从车辆内部感知的场景 G06V20/59）[2022.01]
专利摘要：本申请涉及智能碳储量估测领域，其具体地公开了一种基于遥感技术的湿地碳储量估测方法及系统，其通过遥感传感器采集湿地地区的遥感图像，并利用基于深度学习的图像分析和处理算法对所述湿地地区的遥感图像进行局部区域切分和图像语义特征关联，以此来智能地得到各个区域的植被类型和数量，并基于所述各个区域的植被类型和数量，得到该湿地的碳储量估测值。通过这样的方式，能够利用遥感技术来覆盖大范围的湿地区域。同时，深度学习算法能够从遥感图像中提取精确的特征，自动化的图像处理流程减少了人工干预，提高了湿地碳储量估测的效率和处理速度，也提高了碳储量估测的精度。
专利权项：1.一种基于遥感技术的湿地碳储量估测方法，其特征在于，包括：通过遥感传感器采集湿地地区的遥感图像；将所述湿地地区的遥感图像进行切分以得到局部湿地遥感图像的集合后，对所述局部湿地遥感图像的集合分别进行湿地遥感局部区域特征提取以得到局部湿地遥感图像特征图的集合；对所述局部湿地遥感图像特征图的集合进行湿地遥感局部图像语义特征关联以得到局部湿地遥感图像上下文语义关联特征图的集合；将所述局部湿地遥感图像上下文语义关联特征图的集合和所述局部湿地遥感图像特征图的集合中每组对应的局部湿地遥感图像上下文语义关联特征图和局部湿地遥感图像特征图进行融合以得到多尺度局部湿地遥感图像特征图的集合；对所述多尺度局部湿地遥感图像特征图的集合进行特征强化以得到强化多尺度局部湿地遥感图像特征向量的集合；基于所述强化多尺度局部湿地遥感图像特征向量的集合，得到各个区域的植被类型和数量；基于所述各个区域的植被类型和数量，得到该湿地的碳储量估测值。
百度查询： 江西省林业科学院 基于遥感技术的湿地碳储量估测方法及系统
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