一种生物多样性保护区监测方法及系统

    公开(公告)号:CN117171602B

    公开(公告)日:2024-01-05

    申请号:CN202311421382.0

    申请日:2023-10-31

    Abstract: 本发明涉及生态学技术领域,具体为一种生物多样性保护区监测方法及系统,包括以下步骤:应用包括加权平均法和K‑means聚类的集成数据融合算法,融合遥感数据、地理信息系统数据以及生态调查数据。本发明中,通过集成数据融合算法融合多源数据,增加了数据的丰富性和准确性,利用Mel频率倒谱系数和支持向量机自动化地识别保护区内不同物种的声音,提高数据收集的效率和精度,应用单倍群分析和主坐标分析,准确监测物种种群状况,预测遗传多样性和遗传演化方向,基于空间自相关和图论,评估生境的连通性,通过大数据平台进行全面的生物多样性分析,能对保护区管理提供更全面、更细致的数据支持,通过深度学习和遥感数据,能预测物种分布和生境适宜性。

    一种森林防灾方法及系统

    公开(公告)号:CN117152893A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311421355.3

    申请日:2023-10-31

    Abstract: 本发明涉及森林管护技术领域,具体为一种森林防灾方法及系统,包括以下步骤:应用深度学习算法与遥感技术,对森林中的热源、温度、湿度数据进行实时收集与分析,通过卷积神经网络识别森林中的异常温度分布,生成实时森林火险指数报告。本发明中,通过整合深度学习与遥感技术,可以实时捕获森林中的各种关键参数,大大提高了火灾早期预警的准确性,利用智能传感器网络和支持向量机方法对土壤水分与温度进行实时监测,使得对火险的评估更加全面,通过应用复杂的数据分析和挖掘技术,如K‑means聚类和决策树,确保了综合灾害风险评估的全面性与深度,整合时间序列分析与多维数据分析,使得预警与响应更加及时,减少了因延迟导致的损失。

    一种生物多样性保护区监测方法及系统

    公开(公告)号:CN117171602A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311421382.0

    申请日:2023-10-31

    Abstract: 本发明涉及生态学技术领域,具体为一种生物多样性保护区监测方法及系统,包括以下步骤:应用包括加权平均法和K‑means聚类的集成数据融合算法,融合遥感数据、地理信息系统数据以及生态调查数据。本发明中,通过集成数据融合算法融合多源数据,增加了数据的丰富性和准确性,利用Mel频率倒谱系数和支持向量机自动化地识别保护区内不同物种的声音,提高数据收集的效率和精度,应用单倍群分析和主坐标分析,准确监测物种种群状况,预测遗传多样性和遗传演化方向,基于空间自相关和图论,评估生境的连通性,通过大数据平台进行全面的生物多样性分析,能对保护区管理提供更全面、更细致的数据支持,通过深度学习和遥感数据,能预测物种分布和生境适宜性。

    一种森林防灾方法及系统

    公开(公告)号:CN117152893B

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311421355.3

    申请日:2023-10-31

    Abstract: 本发明涉及森林管护技术领域,具体为一种森林防灾方法及系统,包括以下步骤:应用深度学习算法与遥感技术,对森林中的热源、温度、湿度数据进行实时收集与分析,通过卷积神经网络识别森林中的异常温度分布,生成实时森林火险指数报告。本发明中,通过整合深度学习与遥感技术,可以实时捕获森林中的各种关键参数,大大提高了火灾早期预警的准确性,利用智能传感器网络和支持向量机方法对土壤水分与温度进行实时监测,使得对火险的评估更加全面,通过应用复杂的数据分析和挖掘技术,如K‑means聚类和决策树,确保了综合灾害风险评估的全面性与深度,整合时间序列分析与多维数据分析,使得预警与响应更加及时,减少了因延迟导致的损

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