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龍圖騰網(wǎng)恭喜青海大學(xué)申請的專利一種高原鼠兔型退化草甸禿斑特征的判別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115082785B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210614744.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)一種高原鼠兔型退化草甸禿斑特征的判別方法是由王璐;李希來;宋梓涵;蘇金雨;王世潁;孫華方設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-05-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種高原鼠兔型退化草甸禿斑特征的判別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種高原鼠兔型退化草甸禿斑特征的判別方法，基于無人機遙感高寒退化草甸圖像數(shù)據(jù)，采用語義分割相關(guān)方法，實現(xiàn)了對高寒退化草甸中不同類型禿斑進行分類和預(yù)測。依據(jù)專家經(jīng)驗對不同類型斑塊進行標(biāo)注，將每張無人機采集圖像標(biāo)注；使用深度學(xué)習(xí)框架和遷移學(xué)習(xí)的思想，采用網(wǎng)絡(luò)模型Resnet50、MobileNetV2和Xception作為主干特征提取網(wǎng)絡(luò)，并分別搭配卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PSPNet和Deeplabv3+對數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練；經(jīng)過實驗達到預(yù)期目的。PSPNet配合主干特征提取網(wǎng)絡(luò)MobileNetV2在本數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)最佳，達到了精確率87.14％、召回率86.57％、f1?score86.85％，準(zhǔn)確率99.10％，頻權(quán)交并比81.40％的良好結(jié)果。本發(fā)明為高寒退化草甸的智能化診斷和快速修復(fù)提供了理論依據(jù)和科學(xué)支撐，同時為智能技術(shù)在區(qū)域生態(tài)環(huán)境中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

本發(fā)明授權(quán)一種高原鼠兔型退化草甸禿斑特征的判別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種高原鼠兔型退化草甸禿斑特征的判別方法，其特征在于，具體包括如下步驟：S1，數(shù)據(jù)來源及獲?。涸囼灥赝ㄟ^模擬放牧以及高原鼠兔兩種擾動下，記錄和觀察不同樣方不同類型斑塊的變化規(guī)律，進而評價草地的退化情況；試驗地大小為30米*25米，共27塊地，草地圖像為無人機高空拍攝，每個月拍攝一次，每次每塊地拍攝兩張；S2，數(shù)據(jù)集的分類：數(shù)據(jù)集中包括模擬放牧以及高原鼠兔干擾因素造成的草地退化禿斑，根據(jù)領(lǐng)域內(nèi)專家經(jīng)驗，將遙感圖像中展現(xiàn)出的草甸現(xiàn)狀劃分為4種類型，描述為活動區(qū)域、非活動區(qū)域、恢復(fù)區(qū)域和高寒草甸背景區(qū)域；S3，圖像預(yù)處理：為了獲得規(guī)范化的數(shù)據(jù)，通過Photoshop和Windows系統(tǒng)中照片自帶的編輯功能對原始圖像處理，具體操作包括：旋轉(zhuǎn)、裁剪、斑點去除及光線調(diào)整；S4，數(shù)據(jù)集標(biāo)注：將預(yù)處理圖片結(jié)合數(shù)據(jù)集分類后的禿斑，采用軟件labelme中的多邊形標(biāo)注方式，最終生成josn文件用于保存所需要的各區(qū)域的位置信息；S5，數(shù)據(jù)集預(yù)處理：將標(biāo)注形成的josn文件通過labelme相關(guān)程序轉(zhuǎn)換成png形式的標(biāo)簽圖片；采用voc格式對數(shù)據(jù)集進行整理，最后對數(shù)據(jù)集統(tǒng)一進行512*512大小的歸一化處理；S6，數(shù)據(jù)增強：選擇分類標(biāo)簽數(shù)量較少的圖片進行數(shù)據(jù)增強，操作包括圖像的水平和垂直翻轉(zhuǎn)、逆時針旋轉(zhuǎn)90度、逆時針旋轉(zhuǎn)180度、逆時針旋轉(zhuǎn)270度；S7，搭建深度學(xué)習(xí)框架：采用語義分割算法對高寒鼠兔型退化草甸數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，運用PSPNet搭配主干特征提取網(wǎng)絡(luò)MobileNetV2和Resnet50，Deeplabv3+搭配主干特征提取網(wǎng)絡(luò)MobileNetV2和Xception；優(yōu)化器選擇Adam算法動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率梯度下降，保證參數(shù)的平穩(wěn)性；另外，為了取得較為精細(xì)的分割結(jié)果，下采樣因子均選擇8倍；其中，訓(xùn)練過程中使用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為觀察算法在數(shù)據(jù)集上的適用性和是否停止迭代的參考；S8，指標(biāo)評估：將數(shù)據(jù)集按照訓(xùn)練集：驗證集＝8：2的比例進行隨機劃分，同時把測試集和驗證集合二為一進行綜合測試，采用精確率Precision、召回率Recall、f1-score、準(zhǔn)確率Accuracy和頻權(quán)交并比FWIoU進行效果評價；此外，為了減少數(shù)據(jù)集分類標(biāo)簽不平衡的問題，即每種斑塊數(shù)量不均勻，對評估指標(biāo)劃分權(quán)重占比，給予每一類別不同權(quán)重計算，即恢復(fù)區(qū)域：活動區(qū)域：非活動區(qū)域：背景區(qū)域＝1：1：1：7；通過混淆矩陣展示指標(biāo)評估結(jié)果。

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