公开(公告)号：CN119540803A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202510096242.3

申请日：2025-01-22

Applicant: 北京大学深圳研究院

Inventor： 栾博 ,  王佳 ,  叶秀林 ,  周文君 ,  罗珈柠 ,  谢诗琪

IPC: G06V20/17 ,  G01S17/88 ,  G06V20/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06T7/62 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于无人机与AI技术的红树林植被碳汇监测计量方法，通过无人机AI技术构建基于PyTorch深度学习框架的U‑Net改进模型的红树林识别模型，实现对各类红树林植被及其区域面积、数量的智能识别与区分，准确率高达90%以上；通过无人机定期航拍监测，结合实地测量的生长参数及无人机航拍数据衍生的变量参数，构建基于无人机航测的红树林树高冠幅与地上生物量、单位叶面积的最佳拟合模型，精准计算红树林区域植被的碳储量及固碳量，对监测区域内红树林碳汇能力进行全面评估。本申请实现对红树林湿地植被碳汇能力智能化、数字化、全面化监测评估。

公开(公告)号：CN119540803B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510096242.3

申请日：2025-01-22

Applicant: 北京大学深圳研究院

Inventor： 栾博 ,  王佳 ,  叶秀林 ,  周文君 ,  罗珈柠 ,  谢诗琪

IPC: G06V20/17 ,  G01S17/88 ,  G06V20/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06T7/62 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于无人机与AI技术的红树林植被碳汇监测计量方法，通过无人机AI技术构建基于PyTorch深度学习框架的U‑Net改进模型的红树林识别模型，实现对各类红树林植被及其区域面积、数量的智能识别与区分，准确率高达90%以上；通过无人机定期航拍监测，结合实地测量的生长参数及无人机航拍数据衍生的变量参数，构建基于无人机航测的红树林树高冠幅与地上生物量、单位叶面积的最佳拟合模型，精准计算红树林区域植被的碳储量及固碳量，对监测区域内红树林碳汇能力进行全面评估。本申请实现对红树林湿地植被碳汇能力智能化、数字化、全面化监测评估。