(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211350063.0 (22)申请日 2022.10.31 (71)申请人 盐城师范学院 地址 224000 江苏省盐城市 盐城经济技 术 开发区希望大道南路2号 (72)发明人 孙孝平　沈佳敏　陈香蓉　林春艳　 潘岩　 (74)专利代理 机构 合肥正则元起专利代理事务 所(普通合伙) 3416 0 专利代理师 李敏 (51)Int.Cl. G01N 21/84(2006.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于区域生态系统多样性研究的监测 系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于区域生态系统多样 性研究的监测系统， 涉及自动化生态系统稳定性 监测技术领域， 通过设置植被信息收集模块预先 收集待监测森林中生长的植被基本信息； 设置森 林数据采集模块定期对森林中的植被生长数据 进行采集； 设置植被分析模块根据从森林生态系 统中拍摄的图片分析每种植被的占地面积情况； 设置历史数据训练模块根据历史的植被分布情 况以及森 林生态系统的稳定程度， 训练出判断森 林生态系统稳定性的神经网络模 型； 设置数据分 析模块根据当前植被面积分布情况分析森林生 态系统的稳定性； 设置预警模块在森 林生态系统 稳定性需要预警时， 向森林监管人员进行预警； 解决了森林生态系统稳定性自动监测问题。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115508357 A 2022.12.23 CN 115508357 A 1.一种基于区域生态系统多样性研究的监测系统， 其特征在于， 包括植被信息收集模 块、 森林数据采集模块、 植被 分析模块、 历史数据训练模块、 数据分析模块以及预警模块； 其 中， 各个模块之间通过电气方式连接； 所述植被信 息收集模块用于预先收集待监测森林中生长的植被基本信 息； 所述植被信 息收集模块将收集的植被 基本信息发送至植被分析模块以及历史数据训练模块； 所述森林数据采集模块用于定期对森林中的植被生长数据进行采集； 所述森林数据采 集模块在每个周期拍摄完成后， 将拍摄的植被图片以及 采集机器人和采集无人机拍摄的位 置发送至植被分析模块； 所述植被分析模块用于根据从森林生态系统中拍摄的图片分析每种植被的占地面积 情况； 所述植被分析模块每隔根据实际经验预设的时间周期T， 将 每种植被的面积分布情况 发送至数据分析模块； 所述历史数据训练模块用于根据历史 的植被分布情况以及森林生态系统 的稳定程度， 训练出判断森林生态系统稳定性的神经网络模型； 所述历史数据训练模块将神经网络模型 M发送至数据分析模块； 所述数据分析模块用于分析森林生态系统的稳定性； 所述数据分析模块将当前森林生 态系统的稳定性级别发送至预警模块； 所述预警模块用于在森林生态系统稳定性需要预警时， 向森林监管 人员进行 预警。 2.根据权利要求1所述的一种基于区域生态系统多样性研究的监测系统， 其特征在于， 所述植被信息收集模块收集的植被基本信息包括待监测森林中的每种植被的照片、 每种植 被的历史面积分布情况以及每种植被的平均占地面积； 将每种植被标记为p； 将植被p的平 均占地面积标记为Ap。 3.根据权利要求2所述的一种基于区域生态系统多样性研究的监测系统， 其特征在于， 所述植被的照片包括 植被的正 面图以及俯视图； 所述面积分布情况为每种植被生长的面积占待监测森林总面积的比例； 所述平均占地 面积为每种植被在各个生长阶段占土地 面积的平均值。 4.根据权利要求1所述的一种基于区域生态系统多样性研究的监测系统， 其特征在于， 所述森林数据采集模块包括若干带有图像采集功能的采集机器人和采集无人机， 并根据所 有植被的平均占地面积情况， 设置采集步长 s； 所述若干采集机器人和采集无人机每隔时间 周期T， 前往森林生态系统中， 并每隔采集步长 s， 拍摄一组采集机器人和采集无人机所在位 置的植被正 面图或植被分布俯视图。 5.根据权利要求1或2所述的一种基于区域生态系统多样性研究的监测系统， 其特征在 于， 所述植被分析模块分析每种植被的占地 面积情况包括以下步骤： 步骤S1： 所述植被分析模块预先将收集的每种植被的图片作为图像识别神经网络模型 的输入， 训练出识别每种植被的神经网络模型； 步骤S2： 所述植被分析模块根据每种植被p的平均占地面积Ap的分布情况， 根据实际经 验将森林划分尺度分为N个等级； 每个等级 标记为n； 将 每个等级的最高面积阈值标记 为Hn； 将每种植被按平均占地 面积Ap划分至对应的划分尺度中； 步骤S3： 所述植被分析模块将采集无人机收集的森林俯视图根据采集无人机所在的位 置， 拼接为完整的森林生态系统图片； 并将森林生态系统的完整图片按划分尺度的最高面权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115508357 A 2积阈值分别进行划分； 步骤S4： 对于每一级划分尺度n， 植被分析模块根据每个采集机器人以及采集无人机拍 摄的位置， 获取采集机器人与采集无 人机所在的子区域； 步骤S5： 根据每个子区域中， 将每个采集机器人与采集无人机拍摄的植被的正面图以 及俯视图， 输入至识别植被的神经网络模型中； 识别出每个子区域内生长的属于划分尺度 等级n下的植被； 步骤S6： 重复步骤S4 ‑S5， 直至识别出所有划分尺度等级中的植被； 统计每种植被所覆 盖的子区域的数量； 将每种植被p覆盖的子区域数量标记为Wp； 将每种植被p所属于的划分 尺度等级划分出的子区域数量标记为Dp； 则植被p的面积分布情况为 6.根据权利要求1所述的一种基于区域生态系统多样性研究的监测系统， 其特征在于， 所述历史数据训练模块训练判断森林生态系统稳定性的神经网络模型包括以下步骤： 步骤P1： 所述历史数据训练模块获取待测森林生态系统历史中每种植被的面积分布情 况； 步骤P2： 所述历史数据训练模块根据森林生态系统稳定性的实际情况， 将森林生态系 统稳定性划分为X个级别； 并人工为历史中每种植被的面积分布情况进行 标记； 步骤P3： 所述历史数据训练模块将每种植被的面积分布情况作为输入， 训练神经网络 模型， 直至预测的准确率大于95％； 将训练完成的神经网络模型 标记为M。 7.根据权利要求1所述的一种基于区域生态系统多样性研究的监测系统， 其特征在于， 所述数据分析模块每隔时间周期T将所述植被分析模块 发送的每种植被的面积分布情况输 入至神经网络模型M， 获取当前森林生态系统的稳定性级别。 8.根据权利要求1所述的一种基于区域生态系统多样性研究的监测系统， 其特征在于， 所述预警模块根据实际经验将X个森林生态系统稳定性进行预警分级； 将预警级别数量标 记为W； 每个预警级别标记 为w， 每个预警级别的上下限分别标记 为Yw以及Y(w ‑1)； 所述预警 模块接收到所述数据分析模块发送的当前森林生态系统的稳定性级别后， 根据稳定性级别 判断所在的预警级别w； 并向森林监管 人员进行对应级别的预警。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115508357 A 3