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文档简介
一种基于无人机遥感技术的图像识别监测本发明公开了一种基于无人机遥感技术的集的原始图像进行预处理，得到预处理的数据处理的数据集依据草原地物特征和深度学习分2S200、将预处理的数据集基于植被指数进行草原地物S300、将预处理的数据集依据草原地物特征和深S400、将预处理的数据集制作草原地物分割NDVI值范围从_1到1，值越大表示植被覆盖越密集，值越小表示裸土或其他非植被地根据NDVI值的范围，设定阈值区分裸土和植被群落，对每个像素应用30如果NDVI数据呈现非线性趋势，使用多项式趋势模型，具使用最小二乘法估计模型参数β0、β1和β2，根据拟合的模型，计算每个时间点的预测指数平滑模型适用于具有随机波动但无明显趋势或周4使用深度学习框架TensorFlow搭建神经网络模型，定义网络5678地物在不同光谱波段上的反射率，所述空间特征描述草原地物的空间分布和相对位置关[0044]根据步骤S300，所述草原地物分类数据集的类别包括植被、裸土和其他，使用9[0062]根据本发明的一个实施例，如图1一种基于无人机遥感技术的图像识别监测方法[0078]在本实施例中，我们收集了包括无人机高分辨率影像、MODIS中分辨率影像以及Landsat低分辨率影像在内的不同分辨率和空间尺度的草原地物数据。对每个尺度的数据[0088]根据本发明的另一个实施例，如图2一种基于无人机遥感技术的图像识别监测方10.4520.5030.5240.5550.60以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。
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