[发明专利]一种生态环境脆弱区土地监测方法、系统及装置

说明书

一种生态环境脆弱区土地监测方法、系统及装置，属于图像识别技术与环境监测技术结合领域。为了解决目前的生态环境脆弱区土地监测存在监测工作效率低问题或者存在监测准确率低的问题。本发明根据监测任务确定监测节点并对监测的区域范围进行图像采集；将监测区域范围图像变为灰度图，记为图像A；将监测区域范围图像的RGB通道中的G、B通道图像分别记为图像G、图像B；将RGB通道中去除B通道的图像记为图像RG；利用训练好的神经网络模型进行预测，得到对应监测节点时间下图像的预测结果；根据监测节点时间对应的预测结果中各分割区域的变化实现生态环境脆弱区土地变化的监测。本发明适用于生态环境脆弱区的土地监测。

技术领域

本发明涉及生态环境脆弱区土地监测方法、系统及装置。属于图像识别技术与环境监测技术结合领域。

背景技术

我国是脆弱生态类型最多的国家之一，比如东北林草交错生态脆弱区、北方农牧交错生态脆弱区、西北荒漠绿洲交接生态脆弱区、南方红壤丘陵山地生态脆弱区、西南岩溶山地石漠化生态脆弱区、西南山地农牧交错生态脆弱区、青藏高原复合侵蚀生态脆弱区、沿海水陆交接带生态脆弱

北方地区农牧交错带土地沙化、西北地区沙漠化、青藏高原高寒草地退化等典型的生态脆弱区等，据相关专家的研究表明，我国生态脆弱区面积占陆地面积的70％，中度以上生态脆弱区域占全国陆地国土面积的55％。由于气候的变换和人类活动影响的加剧，随着时间的推移脆弱的生态系统变化比较显著，所以对生态环境脆弱区土地监测、保护修复有着极其重要的意义，其中生态环境脆弱区土地监测是一项极其重要的任务和工作，许多专家学者也展开了多方面的研究。

目前的生态环境脆弱区土地监测大都基于人工实地采集数据完成监测，这种方式需要大量的人力物力，而且监测工作时间长、效率低。目前也有一些专家学者利用遥感成像技术反演生态环境脆弱区，进而实现生态环境脆弱区土地监测，但是这种方式获得的数据一般分辨率都比较低，基本都在30米*30以上，从而导致不同的研究结果相差非常大，准确率没有办法保证，而且不同的数据库获得数据准确性不尽相同，进一步降低了研究结果可靠性。

发明内容

本发明是为了解决目前的生态环境脆弱区土地监测存在监测工作效率低问题或者存在监测准确率低的问题。

一种生态环境脆弱区土地监测方法，包括以下步骤：

根据监测任务确定两次监测节点时间分别为t1和t2；针对于t1监测节点时间和t2监测节点时间，分别进行如下步骤：

针对于监测的区域范围进行图像采集，获得监测区域范围图像；

将监测区域范围图像变为灰度图，记为图像A；

将监测区域范围图像的RGB通道中的G、B通道图像分别记为图像G、图像B；

将监测区域范围图像的RGB通道中去除B通道的图像记为图像RG；

将图像A输特征提取网络的第一处理路径，将图像G、图像B、图像RG分别输入特征提取网络的第二处理路径至第四处理路径，利用训练好的神经网络模型进行预测，得到对应监测节点时间下图像的预测结果；

根据t1监测节点时间和t2监测节点时间对应的预测结果中各分割区域的变化实现生态环境脆弱区土地变化的监测；

所述的神经网络模型采用Mask R-CNN网络模型，Mask R-CNN网络模型中的特征提取网络结构如下：

第一处理路径包括四个卷积单元，分别为第一卷积单元至第四卷积单元，四个卷积单元顺序连接；

第一卷积单元：3*3的卷积层+3*3的池化层；

第二卷积单元：1*1的卷积层+3*3的卷积层+1*1的卷积层；

第三卷积单元：1*1的卷积层+3*3的卷积层+1*1的卷积层；