[发明专利]一种基于遥感影像获取海草床碳汇量的方法、装置及设备在审
申请号: | 202310347799.0 | 申请日: | 2023-04-04 |
公开(公告)号: | CN116128956A | 公开(公告)日: | 2023-05-16 |
发明(设计)人: | 秦华伟;刘兆伟;张明亮;卢喜郎;辛荣玉;张娟;李志林;马元庆;刘爱英;邢红艳 | 申请(专利权)人: | 山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心;山东省水产品质量检验中心);烟台大学 |
主分类号: | G06T7/62 | 分类号: | G06T7/62;G06T7/11;G06T5/00;G06T7/44;G06N3/08;G06V10/77;G06V10/764 |
代理公司: | 北京华沛德权律师事务所 11302 | 代理人: | 王玉璇 |
地址: | 264000 山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 遥感 影像 获取 海草 床碳汇量 方法 装置 设备 | ||
1.一种基于遥感影像获取海草床碳汇量的方法,其特征在于,包括如下操作:
步骤一:获取遥感影像数据集和叶绿素a浓度数据,融合处理后,获得海草床数据集;
步骤二:分割处理所述海草床数据集,获得海草床标记数据集;
步骤三:分类提取所述海草床标记数据集,获得海草面积;
步骤四:基于所述海草面积和海草释氧量,获得海草床碳汇量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤一的操作具体为:获取遥感影像数据集和叶绿素a浓度数据,预处理所述遥感影像数据集,然后和所述叶绿素a浓度数据经裁剪成相同像素大小后,基于地理坐标形成关联,获得所述海草床数据集。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述预处理为:获取所述遥感影像数据集的真实反射率数据,接着消除大气散射、吸收、反射引起的误差,然后获取地理坐标定位。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤二的分割处理操作具体为:使用第一海草床数据集训练神经网络,得到训练的神经网络,然后利用所述训练的神经网络分割处理步骤一中所述的海草床数据集,获得所述海草床标记数据集。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述利用训练的神经网络分割处理海草床数据集之后,还包括将所述海草床标记数据集依次经二维Gabor滤波器和局部线性嵌入算法进行特征提取处理。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述海草床碳汇量
,
为氧气密度,为海草面积,为海草叶片平均宽度,为海草平均高度,
7.根据权利要求1或6所述的方法,其特征在于,所述海草面积可以通过以下公式计算得到:
,
为转移概率,为判读点数比,
8.一种基于遥感影像获取海草床碳汇量的装置,其特征在于,包括:
海草床数据集生成模块,用于处理遥感影像数据集和叶绿素a浓度数据,获得海草床数据集;
海草床标记数据集生成模块,用于处理所述海草床数据集,获得海草床标记数据集;
海草面积生成模块,用于处理所述海草床标记数据集,获得海草面积;
海草床碳汇量生成模块,用于处理所述海草面积和海草释氧量,获得海草床碳汇量。
9.一种基于遥感影像获取海草床碳汇量的设备,其特征在于,包括处理器和存储器,其中,所述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现所述权利要求1-7中任一项所述的一种基于遥感影像获取海草床碳汇量的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,用于存储计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现所述权利要求1-7中任一项所述的一种基于遥感影像获取海草床碳汇量的方法。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心);烟台大学,未经山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心);烟台大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310347799.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。