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近日，市气象局基于卷积神经网络的外来植物入侵监测方法和系统获得国家发明专利授权。该研究应用无人机高光谱图像，基于最佳卷积神经网络模型，从待识别高光谱图像中识别出指定外来植物，可高效准确进行草原外来植物入侵监测，实现草原植被持续健康发展，保障农牧民财产安全。

由于草原生态系统的脆弱性以及地域的广阔性，外来植物一旦通过某种途径侵入，就能够很快适应当地生态环境，其防治难度也相对较大。目前发现的外来有毒有害植物主要包括刺萼龙葵、疏花蒺藜草、齿裂大戟等。其中，刺萼龙葵和疏花蒺藜草逐渐蔓延且分布面积越来越大。这些外来有毒有害植物的入侵定植，改变了当地植物种群结构，使草地生产能力和牧草品质下降，草原严重退化，破坏当地农牧业生态环境，引起牲畜中毒，威胁到畜牧业生产、生态安全和人民群众的身体健康。目前，对草原外来植物入侵进行识别监测大多采用人工识别监测，识别效率低、成本高。

该项研究公开了一种基于卷积神经网络的外来植物入侵监测方法和系统，基于无人机按多个预设飞行高度在选定区域进行拍摄并获取目标高光谱图像，根据目标高光谱图像中指定感兴趣区域中各像素点的波段数据生成训练数据集，并对预设卷积神经网络模型进行训练和优化后得到训练完成的目标卷积神经网络模型，从待识别高光谱图像中识别出指定外来植物，从而可高效准确地进行草原外来植物入侵监测，实现草原植被持续健康发展。

记者 阿力玛 通讯员 杨铁钢

校对：孙枫 审核：阿力玛

关键词： 外来植物 神经网络模型 草原植被