本发明涉及绿化植物生长监测的，尤其是涉及一种多维度绿化植物生长监测方法、系统、设备及介质。
背景技术：
1、当前，园林绿化植物生长监测主要依赖人工巡查和简单的数据采集手段，这种方式效率低下，数据准确性不高，且难以及时发现植物生长异常。随着物联网和人工智能技术的发展，智能化、自动化的植物生长监测系统逐渐成为发展趋势。
2、目前市场上存在一些植物生长监测系统，这些系统通常通过单一的传感器采集数据，如土壤湿度、温度等，但缺乏多维度数据的综合采集与深度分析，无法全面准确地评估植物的生长状况，现有技术数据采集维度单一，分析能力有限，无法提供全面的植物生长状态评估及预警，难以满足现代化园林绿化精细管理的需求，因此，存在一定的改进空间。
技术实现思路
1、为了提高绿化植物数据采集的多样性和生长监测结果的准确性，本技术提供一种多维度绿化植物生长监测方法、系统、设备及介质。
2、本技术的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：
3、一种多维度绿化植物生长监测方法，所述多维度绿化植物生长监测方法包括步骤：
4、获取待检测绿化植物目标区域，基于所述待检测绿化植物目标区域设置无人机的行驶路径，获取所述行驶路径上的绿化植物光谱图像；
5、对所述绿化植物光谱图像进行多尺度切割，将切割后的绿化植物光谱图像输入至预设的图像处理模型，获取光谱特征信息；
6、根据所述光谱特征信息获取绿化植物生物信息和绿化植物环境信息，基于所述绿化植物生物信息和绿化植物环境信息计算出生物碳储量；
7、基于所述绿化植物生物信息进行绿化植物植被变化趋势模拟，得到绿化植物健康状态数据。
8、通过采用上述技术方案，在对绿化植物生态系统进行检测过程中，在获取到待检测的绿化植物目标区域后，根据待检测绿化植物目标区域给无人机设置行驶路径，能够使无人机能够沿着行驶路径进行飞行，从而能够提升了对绿化植物生态系统的勘察工作，在提升勘察的效率，也能够减少工作人员前往绿化植物生态系统中较为危险复杂的地方等，保证工作人员在勘察时的安全性，同时，获取无人机随着行驶路径飞行时拍摄到的绿化植物光谱图像，对绿化植物光谱图像进行多尺度切割，将干扰图像进行删除，能够提高对于绿化植物生态系统分析的准确性，将切割后的绿化植物光谱图像输入至预设的图像处理模型内，通过预设的图像处理模型对绿化植物光谱图像进行分析识别，得到相对应的光谱特征信息，基于绿化植物生态系统内不同绿化植物群落物种以及生态环境对应的光谱特征不相同，通过对光谱图像分析得到的光谱特征信息，能够识别出绿化植物生态系统内的生物信息，以及该绿化植物生态系统内的环境信息，利用获取到的绿化植物生物信息和绿化植物环境信息，计算出该绿化植物生态系统的碳储量，进而能够评估出该绿化植物生态系统的固碳储碳能力，同时，利用绿化植物生物信息进行绿化植物植被变化趋势模拟，能够评估出该绿化植物生态系统的健康状态情况，辅助当地相关部门的工作人员提供技术支撑以及及时了解绿化植物的健康状态，合理做出保护政策。
9、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：在所述对所述绿化植物光谱图像进行多尺度切割，将切割后的绿化植物光谱图像输入至预设的图像处理模型，获取光谱特征信息之前，所述多维度绿化植物生长监测方法还包括：
10、对所述绿化植物光谱图像进行预处理，并对所述绿化植物光谱图像进行数据标注，获取图像处理模型所需的样本数据训练集和样本数据验证集；
11、基于所述样本数据训练集训练出初步模型，基于所述样本数据验证集获取物种分类参数，将所述物种分类参数输入至初步模型内，得到图像处理模型。
12、通过采用上述技术方案，通过对绿化植物光谱图像进行预处理，以及进行数据标注，能够确定绿化植物生态系统内的生物种类标签，能够得到图像处理模型的样本数据训练集和样本数据验证集，利用样本数据训练集训练出图像处理模型的初步模型，利用样本数据验证集生成关于绿化植物生态系统的物种分类参数，将物种分类参数输入至初步模型内，进而能够得到该绿化植物生态系统的图像处理模型，从而能够利用图像处理模型准确地识别出绿化植物生态系统内的各种生物类别，有效提高绿化植物生态系统的生物信息分析的准确性。
13、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述对所述绿化植物光谱图像进行多尺度切割，将切割后的绿化植物光谱图像输入至预设的图像处理模型，获取光谱特征信息，具体包括：
14、对所述切割后的绿化植物光谱图像进行归一化处理，得到归一化指数，其中，所述归一化指数包括归一化差值植被指数和归一化潮间绿化植物指数；
15、基于所述归一化差值植被指数和归一化潮间绿化植物指数计算出光谱特征信息。
16、通过采用上述技术方案，将切割后的绿化植物光谱图像输入至图像处理模型内，利用图像处理模型对绿化植物光谱图像进行归一化处理，得到归一化差值植被指数和归一化潮间绿化植物指数，利用归一化差值植被指数和归一化潮间绿化植物指数计算出绿化植物光谱图像对应的光谱特征信息，便于利用光谱特征信息能够识别出绿化植物生态系统的生物情况。
17、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据所述光谱特征信息获取绿化植物生物信息和绿化植物环境信息，具体包括：
18、基于所述光谱特征信息提取端元数据，基于所述端元数据确定端元光谱；
19、以所述端元光谱为参考光谱，识别出植被光谱特征和环境光谱特征，根据所述植被光谱特征反演出绿化植物植被特征参数，根据所述环境光谱特征反演出环境特征参数。
20、通过采用上述技术方案，在绿化植物生态系统中，绿化植物生物与绿化植物环境所产生的光谱是不相同的，但是在获取到的绿化植物生态系统的光谱时，会混合在一起，通过光谱特征信息中的端元数据，确定用于区分光谱特征信息的端元光谱，对光谱特征信息进行还原，得到植被光谱特征以及环境光谱特征，对植被光谱特征以及环境光谱特征进行丰度反演，得到绿化植物的植被特征参数和绿化植物环境特征参数，进而分别出绿化植物生态系统的植被生物信息和环境信息。
21、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述基于所述绿化植物生物信息和绿化植物环境信息计算出生物碳储量，具体包括：
22、将所述绿化植物生物信息和绿化植物环境信息输入至预设的碳储量计算模型内，得到绿化植物生态系统的地上碳储量和地下碳储量；
23、基于所述地上碳储量和地下碳储量确定绿化植物生态系统的生物碳储量。
24、通过采用上述技术方案，在获取到绿化植物生物信息和绿化植物环境信息后，将绿化植物生物信息和绿化植物环境信息输入至碳储量计算模型内，利用碳储量计算模型根据绿化植物生物信息计算出绿化植物生态系统的地上碳储量，利用碳储量计算模型根据绿化植物环境信息计算出绿化植物生态系统的地下碳储量，进而实现对该绿化植物生态系统的生物碳储量计算功能，从而便于工作人员根据该绿化植物生态系统的生物碳储量估算出该绿化植物生态系统的健康状态。
25、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述基于所述绿化植物生物信息进行绿化植物植被变化趋势模拟，得到绿化植物健康状态数据，具体包括：
26、获取绿化植物检测时序数据，基于所述绿化植物生物信息和绿化植物检测时序数据生成变化趋势演变参数；
27、根据所述变化趋势演变参数模拟计算出绿化植物健康状态数据。
28、通过采用上述技术方案，通过绿化植物检测时序数据与绿化植物生物信息相关联得到该绿化植物生态系统的变化趋势演变参数，根据变化趋势演变参数对该绿化植物生态系统进行植被变化演变，估算出绿化植物生态系统的健康状态数据，辅助当地相关部门的工作人员提供技术支撑以及及时了解绿化植物的健康状态，合理做出保护政策。
29、本技术的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：
30、一种多维度绿化植物生长监测装置，所述多维度绿化植物生长监测装置包括：
31、光谱图像模块，用于获取待检测绿化植物目标区域，基于所述待检测绿化植物目标区域设置无人机的行驶路径，获取所述行驶路径上的绿化植物光谱图像；
32、光谱特征模块，用于对所述绿化植物光谱图像进行多尺度切割，将切割后的绿化植物光谱图像输入至预设的图像处理模型，获取光谱特征信息；
33、碳储量估算模块，用于据所述光谱特征信息获取绿化植物生物信息和绿化植物环境信息，基于所述绿化植物生物信息和绿化植物环境信息计算出生物碳储量；
34、绿化植物健康演变模块，用于基于所述绿化植物生物信息进行绿化植物植被变化趋势模拟，得到绿化植物健康状态数据。
35、通过采用上述技术方案，在对绿化植物生态系统进行检测过程中，在获取到待检测的绿化植物目标区域后，根据待检测绿化植物目标区域给无人机设置行驶路径，能够使无人机能够沿着行驶路径进行飞行，从而能够提升了对绿化植物生态系统的勘察工作，在提升勘察的效率，也能够减少工作人员前往绿化植物生态系统中较为危险复杂的地方等，保证工作人员在勘察时的安全性，同时，获取无人机随着行驶路径飞行时拍摄到的绿化植物光谱图像，对绿化植物光谱图像进行多尺度切割，将干扰图像进行删除，能够提高对于绿化植物生态系统分析的准确性，将切割后的绿化植物光谱图像输入至预设的图像处理模型内，通过预设的图像处理模型对绿化植物光谱图像进行分析识别，得到相对应的光谱特征信息，基于绿化植物生态系统内不同绿化植物群落物种以及生态环境对应的光谱特征不相同，通过对光谱图像分析得到的光谱特征信息，能够识别出绿化植物生态系统内的生物信息，以及该绿化植物生态系统内的环境信息，利用获取到的绿化植物生物信息和绿化植物环境信息，计算出该绿化植物生态系统的碳储量，进而能够评估出该绿化植物生态系统的固碳储碳能力，同时，利用绿化植物生物信息进行绿化植物植被变化趋势模拟，能够评估出该绿化植物生态系统的健康状态情况，辅助当地相关部门的工作人员提供技术支撑以及及时了解绿化植物的健康状态，合理做出保护政策。
36、本技术的上述目的三是通过以下技术方案得以实现的：
37、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种多维度绿化植物生长监测方法的步骤。
38、本技术的上述目的四是通过以下技术方案得以实现的：
39、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种多维度绿化植物生长监测方法的步骤。
40、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：
41、1、根据待检测绿化植物目标区域给无人机设置行驶路径，能够使无人机能够沿着行驶路径进行飞行，从而能够提升了对绿化植物生态系统的勘察工作，在提升勘察的效率，也能够减少工作人员前往绿化植物生态系统中较为危险复杂的地方等，保证工作人员在勘察时的安全性，同时，获取无人机随着行驶路径飞行时拍摄到的绿化植物光谱图像，对绿化植物光谱图像进行多尺度切割，将干扰图像进行删除，能够提高对于绿化植物生态系统分析的准确性，将切割后的绿化植物光谱图像输入至预设的图像处理模型内，通过预设的图像处理模型对绿化植物光谱图像进行分析识别，得到相对应的光谱特征信息，基于绿化植物生态系统内不同绿化植物群落物种以及生态环境对应的光谱特征不相同，通过对光谱图像分析得到的光谱特征信息，能够识别出绿化植物生态系统内的生物信息，以及该绿化植物生态系统内的环境信息，利用获取到的绿化植物生物信息和绿化植物环境信息，计算出该绿化植物生态系统的碳储量，进而能够评估出该绿化植物生态系统的固碳储碳能力，同时，利用绿化植物生物信息进行绿化植物植被变化趋势模拟，能够评估出该绿化植物生态系统的健康状态情况，辅助当地相关部门的工作人员提供技术支撑以及及时了解绿化植物的健康状态，合理做出保护政策；2、通过对绿化植物光谱图像进行预处理，以及进行数据标注，能够确定绿化植物生态系统内的生物种类标签，能够得到图像处理模型的样本数据训练集和样本数据验证集，利用样本数据训练集训练出图像处理模型的初步模型，利用样本数据验证集生成关于绿化植物生态系统的物种分类参数，将物种分类参数输入至初步模型内，进而能够得到该绿化植物生态系统的图像处理模型，从而能够利用图像处理模型准确地识别出绿化植物生态系统内的各种生物类别，有效提高绿化植物生态系统的生物信息分析的准确性；
42、3、将切割后的绿化植物光谱图像输入至图像处理模型内，利用图像处理模型对绿化植物光谱图像进行归一化处理，得到归一化差值植被指数和归一化潮间绿化植物指数，利用归一化差值植被指数和归一化潮间绿化植物指数计算出绿化植物光谱图像对应的光谱特征信息，便于利用光谱特征信息能够识别出绿化植物生态系统的生物情况；
43、4、在绿化植物生态系统中，绿化植物生物与绿化植物环境所产生的光谱是不相同的，但是在获取到的绿化植物生态系统的光谱时，会混合在一起，通过光谱特征信息中的端元数据，确定用于区分光谱特征信息的端元光谱，对光谱特征信息进行还原，得到植被光谱特征以及环境光谱特征，对植被光谱特征以及环境光谱特征进行丰度反演，得到绿化植物的植被特征参数和绿化植物环境特征参数，进而分别出绿化植物生态系统的植被生物信息和环境信息。
1.一种多维度绿化植物生长监测方法，其特征在于，所述多维度绿化植物生长监测方法包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多维度绿化植物生长监测方法，其特征在于，在所述对所述绿化植物光谱图像进行多尺度切割，将切割后的绿化植物光谱图像输入至预设的图像处理模型，获取光谱特征信息之前，所述多维度绿化植物生长监测方法还包括：
3.根据权利要求2所述的一种多维度绿化植物生长监测方法，其特征在于，所述对所述绿化植物光谱图像进行多尺度切割，将切割后的绿化植物光谱图像输入至预设的图像处理模型，获取光谱特征信息，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种多维度绿化植物生长监测方法，其特征在于，所述根据所述光谱特征信息获取绿化植物生物信息和绿化植物环境信息，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种多维度绿化植物生长监测方法，其特征在于，所述基于所述绿化植物生物信息和绿化植物环境信息计算出生物碳储量，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种多维度绿化植物生长监测方法，其特征在于，所述基于所述绿化植物生物信息进行绿化植物植被变化趋势模拟，得到绿化植物健康状态数据，具体包括：
7.一种多维度绿化植物生长监测装置，其特征在于，所述多维度绿化植物生长监测装置包括：
8.根据权利要求7所述的一种多维度绿化植物生长监测装置，其特征在于，所述多维度绿化植物生长监测装置还包括：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述一种多维度绿化植物生长监测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述一种多维度绿化植物生长监测方法的步骤。
