多光谱无人机空间数据湿地种群智能识别

本项目以红树林保护修复成效的智能化调查评估算法开发为研究重点，为加快红树林智能化调查评估的落地应用，本项目将人工智能深度学习算法（AI Deep Learning）、遥感（Remote Sensing）、以及高光谱无人机（Hyperspectral UAV）相结合，以红树林湿地为研究对象区域，在现有科研基础之上，进一步深入开展研究工作。

对预测区域内的红树林保护修复区域变化（包括塘基水面芦苇、银合欢清理后湿地水面区域的变化；红树林营林造林后植被区域的变化；红树林周边违规活动问题整改后植被区域的变化等）进行智能识别提取。
实地调查红树林的树种类别及其光谱特征，并根据红树林不同树种的光谱特征和树种结构进行算法设计。利用高光谱无人机数据，建立红树林树种类型训练数据集，并优化识别模型。之后进行模型训练工作，并根据实验结果改进相关深度学习神经网络模型，直至预测结果符合条件，之后对红树林树种类型进行智能化识别。