基于多源遥感数据的森林火灾损失评估

利用遥感技术进行森林火灾面积的提取是一种高效、快速的方法。通过分析卫星或无人机获取的遥感影像,可以准确地识别和量化受火灾影响的区域。该研究采用多源、多时相的遥感数据,结合归一化燃烧指数(NDVI)和变化检测算法,对江西省赣州市2022年“10·17”大火前后的影像进行处理和分析,提取火灾烧毁区域的边界。通过对比分析,计算受火灾影响的面积,并评估火灾的严重程度。

基于残差网络的遥感影像松材线虫病自动识别

松材线虫病是针对松树的特殊疾病,具有前期发病特征隐蔽、传播范围广、致病速度快的特点,因此面对林业病虫害问题,对受灾区域染病树木进行高效识别和分类,监测其他区域的树木生长情况,并且根据受灾情况确定损失,进行保险理赔是十分重要的。针对染病树木识别准确率低、识别速度慢的问题,本研究利用遥感影像和残差网络相结合的方法,并对残差网络进行优化改进,最终实现了松材线虫病树木的识别,降低人工识别成本,减少识别错误。以湖北省宜昌市远安县嫘祖镇作为研究区域,利用5幅高分一号遥感影像及部分GPS染病树木点作为数据源;通过图像分割、图像增强和坐标转换等一系列预处理将原始数据制作成带有标签和坐标系结合的数据集;将数据集分别输入残差网络ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、ResNet152模型中,根据模型在训练集和验证集上的F 1值,结合模型在两个数据集上的准确率曲线及训练集的损失函数曲线,选择表现最好的模型,对其进行优化改进,提高识别精度。模型在Keras的深度学习平台下使用Python语言进行染病树木识别,研究结果表明,识别精度准确率达到87%,实现了松材线虫病树木识别,较适宜应用于林业病虫害问题诊断。

浅谈遥感技术在农业保险中的应用——以菏泽市单县玉米涝灾定损为例

农业保险作为国家政策类保险,是我国为保障农民生产的重要手段,随着技术的发展,卫星遥感技术独特的优点可在农业保险的各个阶段进行应用,尤其是在大面积灾害发生后,可利用遥感技术进行大规模快速有效的灾损分析,在最大程度上减少损失,指导农民进行灾后恢复生产和灾区重建。

卫星遥感技术助推森林保险高质量发展

林业保险作为国家政策类保险,是我国为保障农民生产的重要手段,随着技术的发展,卫星遥感技术独特的优点可在林业保险的各个阶段进行应用,尤其是在大面积灾害发生后,可利用遥感技术进行大规模快速有效的灾损分析,在最大程度上减少损失,指导林业部门和林业生产者进行灾后恢复生产和灾区重建。