基于高分辨率遥感影像的森林环境多维资源动态监测方法
森林环境存在多维以及动态变化特征,但传统方法分类效果不佳,导致动态监测数据反馈速度偏慢,难以得到全面的森林环境多维资源动态监测数据,针对该问题研究基于高分辨率遥感影像的森林环境多维资源动态监测方法.将森林环境的遥感影像,按照场景和目标分类;根据影像的灰度、形状、紧致度和光滑度等参数,分割高分辨率遥感影像;选择DCNN深度学习模型,计算环境多维特征;设置多维资源动态监测流程,监测森林环境多维资源动态信息.实验结果表明:所研究方法的动态监测数据反馈速度比2组传统方法分别高出3.976s和4.532s,在同样的测试周期内,获得的森林环境多维资源更加丰富,可见所研究方法的动态监测效果达到预期.
高分辨率遥感影像、森林环境、多维空间资源、动态监测
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S7(林业)
2021-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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