一种基于遥感和机器学习的滨海湿地分层识别方法及系统

    公开(公告)号:CN118711062A

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202410858428.3

    申请日:2024-06-28

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明涉及滨海湿地识别技术领域,具体为一种基于遥感和机器学习的滨海湿地分层识别方法及系统。识别方法如下:采集滨海湿地区域的遥感影像;根据遥感影像中蓝、绿、红、近红外和短波红外波段,逐像元计算水体指数及植被指数,进而判别是否为水体或植被;基于一个观测周期内的水体观测数及植被观测数,分别计算水体淹没频率和植被覆盖频率,进而将滨海湿地划分为光滩和湿地植被;构建基于机器学习的识别模型,将湿地植被划分为盐沼和红树林。本发明充分利用影像信息,有效减弱了无效观测对滨海湿地分类结果的影响,提高了识别精度,同时通过分层处理和机器学习,提高了识别方法的高效性和迁移性,能广泛应用于更大尺度的滨海湿地识别。

    一种促进滨海湿地生态系统抵抗外来植物入侵的方法

    公开(公告)号:CN117770077A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202410068157.1

    申请日:2024-01-17

    Abstract: 本发明提供了一种通过提高海三棱藨草遗传多样性促进滨海湿地生态系统抵抗外来植物互花米草入侵的方法,属于生态工程技术领域。所述通过提高海三棱藨草遗传多样性促进滨海湿地生态系统抵抗外来植物互花米草入侵的方法,包括以下步骤:S1、海三棱藨草不同遗传资源种群的采集与扩繁,得到海三棱藨草球茎;S2、将步骤S1中扩繁得到的海三棱藨草球茎进行基因型的鉴定和选择;S3、将步骤S2中选择出的海三棱藨草球茎进行遗传多样性的搭配;S4、将步骤S3中进行遗传多样性搭配后的海三棱藨草球茎种植在修复区域。本发明方法中以基因型搭配的模式种植高遗传多样性海三棱藨草种群,使高遗传多样性种群能更好的发挥作用,进而达到生态防治的目的。

Patent Agency Ranking