【摘 要】
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在国家法律法规和先进技术的保障下,森林资源违法行为近些年来已经得到一定程度的控制,但是由于利益驱动,依然屡禁不绝,极大的破坏了森林的生态功能,破坏人与生物圈的生态平衡,损害生物多样性。本文研究基于帽儿山实验林场,目前国家森林法律法规中明确规定不允许在国有林场大规模采伐,所以森林资源违法行为主要表现在盗伐林木、滥伐林木、滥发林业许可证件、未完成更新造林等方面,这些违法行为最直观的表现是林地面积的变化
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在国家法律法规和先进技术的保障下,森林资源违法行为近些年来已经得到一定程度的控制,但是由于利益驱动,依然屡禁不绝,极大的破坏了森林的生态功能,破坏人与生物圈的生态平衡,损害生物多样性。本文研究基于帽儿山实验林场,目前国家森林法律法规中明确规定不允许在国有林场大规模采伐,所以森林资源违法行为主要表现在盗伐林木、滥伐林木、滥发林业许可证件、未完成更新造林等方面,这些违法行为最直观的表现是林地面积的变化。因此本文拟利用语义分割算法对卫星遥感图像进行语义分割,利用前后林地面积变化实现林地面积变迁的监测,在此基础上构建森林资源违法行为监测系统。本文的主要工作内容如下:（1）为了满足不同分割算法的要求,采用单样本数据增强、多样本数据增强和无监督数据增强技术,将分辨率较大的遥感图像进行裁剪和数据增强,将数据扩充至能将Deeplab V3+网络训练较好的数据量,利用Matlab的标签工具Image Labeler对得到的图像打标签。（2）深入了解DeepLab V3+算法的网络结构,对扩增后的数据进行数据集的划分,利用训练集对DeepLab V3+模型进行训练,完成训练后利用验证集进行验证,计算相关指标,并与其他图像分割算法和语义分割算法进行对比实验。（3）分别对同一地区不同时间的遥感图像进行语义分割并生成林地图像,逐像素判断是否为林地,根据不同时间的林地像素点差异判断林地面积增减,在什么位置增减,根据林地面积变迁算法判断林地面积增减大小。（4）构建包括数据读取、图像处理、图像裁剪及拼接、图像语义分割、林地拟合面积变化且能够调用语义分割算法和林地面积变迁算法等功能的森林资源违法行为监测系统。该系统利用卫星遥感图像,能够有效的发现林地面积的变化,为森林资源违法行为提供相应的证据支持。
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