[發(fā)明專利]農(nóng)作物倒伏程度識別方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011484271.0
• 申請日: 2020-12-15
• 公開（公告）號: CN112597855A
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發(fā)明（設計）人: 蘇偉;陶萬成;王新盛;黃健熙;謝茈萱;張穎
• 申請（專利權）人: 中國農(nóng)業(yè)大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權代理有限公司 11002
• 代理人: 鄭朝然

本發(fā)明提供一種農(nóng)作物倒伏程度識別方法及裝置，該方法包括：根據(jù)待識別區(qū)域的遙感影像，獲取待識別區(qū)域的遙感影像特征；將待識別區(qū)域的遙感影像特征輸入遙感影像識別模型，獲取待識別區(qū)域的農(nóng)作物倒伏程度；其中，遙感影像識別模型是基于樣本區(qū)域的遙感影像特征以及樣本區(qū)域的農(nóng)作物倒伏程度訓練后得到；樣本區(qū)域的農(nóng)作物倒伏程度是根據(jù)樣本區(qū)域的無人機影像預先獲取的。本發(fā)明提供的農(nóng)作物倒伏程度識別方法及裝置，能通過遙感技術快速和便捷地獲取大面積區(qū)域的遙感影像，能基于訓練好的遙感影像識別模型識別遙感影像，能更高效地識別大面積區(qū)域的農(nóng)作物倒伏程度，能降低識別大面積區(qū)域的農(nóng)作物倒伏程度所需的時間成本。

技術領域

本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種農(nóng)作物倒伏程度識別方法及裝置。

背景技術

倒伏是直立生長的作物成片發(fā)生歪斜，甚至全株匍倒在地的現(xiàn)象，倒伏可使農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量降低。根據(jù)農(nóng)作物莖稈傾斜角度，可將倒伏程度劃分為多個等級。及時準確地獲得農(nóng)作物倒伏程度對于估計農(nóng)作物產(chǎn)量損失和做出生產(chǎn)決策等十分重要。

常規(guī)的獲得農(nóng)作物倒伏程度的方法可以分為兩類，一是在待識別區(qū)域內(nèi)進行人工測量，獲得農(nóng)作物倒伏程度；二是利用無人機獲取待識別區(qū)域的影像后，利用圖像識別技術獲得農(nóng)作物倒伏程度。在待識別區(qū)域的面積較大時，前者進行人工測量需要花費很高的時間成本；后者由于無人機獲取影像的數(shù)量與待識別區(qū)域的面積大小正相關，若待識別區(qū)域的面積較大，則需要通過無人機獲取大量的待識別區(qū)域的影像，同樣需要花費很高的時間成本。綜上所述，上述兩種獲得農(nóng)作物倒伏程度的方法效率較低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種農(nóng)作物倒伏程度識別方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術中待識別區(qū)域面積較大時獲得農(nóng)作物倒伏程度效率較低的缺陷，實現(xiàn)更高效率的識別農(nóng)作物倒伏程度。

本發(fā)明提供一種農(nóng)作物倒伏程度識別方法，包括：

根據(jù)待識別區(qū)域的遙感影像，獲取待識別區(qū)域的遙感影像特征；

將所述待識別區(qū)域的遙感影像特征輸入遙感影像識別模型，獲取所述待識別區(qū)域的農(nóng)作物倒伏程度；

其中，所述遙感影像識別模型是基于樣本區(qū)域的遙感影像特征以及樣本區(qū)域的農(nóng)作物倒伏程度進行訓練后得到；所述樣本區(qū)域的農(nóng)作物倒伏程度是根據(jù)樣本區(qū)域的無人機影像預先獲取的。

根據(jù)本發(fā)明提供的一種農(nóng)作物倒伏程度識別方法，所述將所述待識別區(qū)域的遙感影像特征輸入遙感影像識別模型，獲取所述待識別區(qū)域的農(nóng)作物倒伏程度之前，還包括：

根據(jù)樣本區(qū)域的無人機影像，獲取樣本區(qū)域的無人機影像特征；

將所述樣本區(qū)域的無人機影像特征輸入無人機影像識別模型，獲取樣本區(qū)域的農(nóng)作物倒伏空間分布圖；

根據(jù)所述農(nóng)作物倒伏空間分布圖，獲取所述樣本區(qū)域的農(nóng)作物倒伏程度；

其中，所述無人機影像識別模型是基于建模區(qū)域的無人機影像特征以及對應的無人機影像識別標簽進行訓練后得到；所述無人機影像識別標簽根據(jù)所述建模區(qū)域的無人機影像預先確定，并與所述建模區(qū)域的無人機影像一一對應。

根據(jù)本發(fā)明提供的一種農(nóng)作物倒伏程度識別方法，所述根據(jù)所述農(nóng)作物倒伏空間分布圖，獲取所述樣本區(qū)域的農(nóng)作物倒伏程度，具體包括：

根據(jù)所述樣本區(qū)域的遙感影像和所述樣本區(qū)域的無人機影像的分辨率，獲取窗口的尺寸；

按照預設的步長，在所述農(nóng)作物倒伏空間分布圖中滑動所述尺寸的窗口，根據(jù)每次滑動后所述窗口內(nèi)農(nóng)作物的倒伏程度，獲取所述樣本區(qū)域的農(nóng)作物倒伏程度。

根據(jù)本發(fā)明提供的一種農(nóng)作物倒伏程度識別方法，所述根據(jù)樣本區(qū)域的無人機影像，獲取所述樣本區(qū)域的無人機影像特征，具體包括：

根據(jù)原始樣本區(qū)域的無人機影像，獲取原始樣本區(qū)域的無人機影像特征；