天-空-地三基协同监测架构

这是一篇关于天-空-地三基协同监测架构的思维导图，主要介绍了天-空-地三基协同监测架构及其核心创新技术，包括多尺度数据融合、边缘计算和AI模型应用。

天-空-地三基协同监测架构

• 移动应用（牧民端/监管端）
• AI路径优化（边缘+云端）
• 电子围栏（NDVI自适应）
• 牲畜定位（北斗/GPS双模）
• 3.1 北斗放牧系统
• 天-空-地三基协同监测架构
  • 1.输入
    • 1.1 天基
      • Landsat8/MODIS/风云4号卫星数据
        • 火点监测
        • 植被指数
    • 1.2 空基
      • 无人机多光谱影像（5cm分辨率）
      • 热成像数据
    • 1.3 地基
      • 物联网传感器（土壤墒情）
      • 北斗定位项圈
      • 人工APP采集数据
  • 2. 处理
    • 2.1 数据融合中心
      • 多尺度时空对齐算法
      • GDAL+PostGIS
    • 2.2 边缘计算节点
      • 轻量化网关实时处理
      • TensorFlow Lite
  • 3. 输出系统
    • 3.2 无人机系统
      • 高光谱数据采集
      • 热成像火点核查
      • 应急路径校准
    • 3.3 生态监测系统
      • 草畜平衡（三色预警）
      • 生物量监测（随机森林）
      • 蝗虫灾害（蚁群算法）
      • 鼠害监测（红外识别）
    • 3.4 火点监测系统
      • 卫星扫描（风云4号）
      • 无人机核查（0.05℃精度）
      • 火势预测（Rothermel模型）
      • 三级响应（≤20分钟）
  • 4. 核心创新技术
    • 4.1 多尺度数据融合
      • 卫星+无人机+地面
      • 时空对齐算法（GDAL）
    • 4.2 边缘计算
      • 实时处理/离线同步
      • TensorFlow Lite部署
    • 4.3 AI模型应用
      • YOLOv7（蝗虫诊断）
      • ResNet18（鼠洞识别）
      • 分层路径优化

天-空-地三基协同监测架构

• 1.输入
  • 1.1 天基
    • Landsat8/MODIS/风云4号卫星数据
      • 火点监测
      • 植被指数
  • 1.2 空基
    • 无人机多光谱影像（5cm分辨率）
    • 热成像数据
  • 1.3 地基
    • 物联网传感器（土壤墒情）
    • 北斗定位项圈
    • 人工APP采集数据
• 2. 处理
  • 1. 2.1 数据融合中心
    • 多尺度时空对齐算法
    • GDAL+PostGIS
  • 2. 2.2 边缘计算节点
    • 轻量化网关实时处理
    • TensorFlow Lite
• 3. 输入系统
• 浮动主题
• 4. 核心创新技术
• • 4.1 多尺度数据融合
    • 卫星+无人机+地面
    • 时空对齐算法（GDAL）
  • 4.2 边缘计算
    • 实时处理/离线同步
    • TensorFlow Lite部署
  • 4.3 AI模型应用
    • YOLOv7（蝗虫诊断）
    • ResNet18（鼠洞识别）
    • 分层路径优化
• • 3.2 无人机系统
    • 高光谱数据采集
    • 热成像火点核查
    • 应急路径校准
  • 3.3 生态监测系统
    • 草畜平衡（三色预警）
    • 生物量监测（随机森林）
    • 蝗虫灾害（蚁群算法）
    • 鼠害监测（红外识别）
  • 3.4 火点监测系统
    • 卫星扫描（风云4号）
    • 无人机核查（0.05℃精度）
    • 火势预测（Rothermel模型）
    • 三级响应（≤20分钟）