[發明專利]一種農作物智能識別與長勢預測方法及系統

在審

• 申請號: 202110541378.2
• 申請日: 2021-05-18
• 公開（公告）號: CN113343783A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 王莉;劉皓楠;阿孜古麗·吾拉木;張德政;劉欣
• 申請（專利權）人: 北京科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/02
• 代理公司: 北京市廣友專利事務所有限責任公司 11237
• 代理人: 張仲波;付忠林

本發明公開了一種農作物智能識別與長勢預測方法及系統，該方法包括：獲取農作物的原始遙感影像并對獲取的原始遙感影像進行預處理，得到預處理后的遙感影像；計算預處理后的遙感影像中各像素點的植被指數，獲取植被指數時序數據；根據植被指數時序數據，通過預設的農作物分類模型對當前農作物的種類進行分類；基于當前農作物的分類結果，根據植被指數時序數據，通過預設的農作物長勢預測模型對當前農作物的長勢進行預測。本發明可實現對遙感影像中園地內部的細致分類，更細致地將農作物做出區分，并預測其長勢。

技術領域

本發明涉及遙感影像智能解譯與智慧農業交叉技術領域，特別涉及一種農作物智能識別與長勢預測方法及系統。

背景技術

農作物分類信息的獲取在農業資源調查、土地利用現狀分析、農作物估產和災害評估等諸多領域中都具有十分重要的意義。隨著高分遙感影像衛星的發射，其突破了高分辨率、多光譜與寬覆蓋相結合的光學遙感等技術。利用遙感衛星數據對農作物種植進行監測已經成為農業生產過程中十分重要的環節。目前已發展了許多不同的方法來提高基于遙感識別農作物的精度，為相關部門了解農作物種植情況提供了大量的參考與輔助信息。

遙感影像智能解譯是遙感影像研究的一大重要分支，其是將影像或其上的像元按照某種性質分為不同類別的過程。遙感影像智能解譯研究不僅具有科學的理論意義，還具有現實的實踐意義。在遙感科學技術中，遙感影像智能解譯是最基本的研究問題之一，是其他遙感技術研究與應用的基礎，會對它們產生直接或間接的影響。在實際應用中，通過分類識別出的影像，可以滿足足不出戶的觀察目標物體的狀態、預測其發展變化趨勢的需求。

在農業資源調查中，利用衛星遙感技術及時、準確地獲取農作物種植面積信息，是農業部門指導農業生產，調整農業結構，為區域農作物的產量進行估計和預測的可靠依據。因此，對遙感影像智能解譯研究非常重要。但現有技術目前還無法在時間維度上對農作進行細分類以及對農作物未來長勢進行預測。

發明內容

本發明提供了一種農作物智能識別與長勢預測方法及系統，以解決現有技術無法在時間維度上對農作進行細分類及對農作物未來長勢進行預測的問題。

為解決上述技術問題，本發明提供了如下技術方案：

一方面，本發明提供了一種農作物智能識別與長勢預測方法，包括：

獲取待預測長勢的農作物的原始遙感影像，并對所述原始遙感影像進行預處理，得到預處理后的遙感影像；其中，所述預處理包括輻射定標和大氣校正；

計算預處理后的遙感影像中各像素點的植被指數，獲取植被指數時序數據；

根據所述植被指數時序數據，通過預設的農作物分類模型對當前農作物的種類進行分類；其中，所述農作物分類模型為卷積長短時記憶網絡，所述農作物分類模型的輸入為植被指數時序數據，輸出為對應的農作物分類結果；

基于當前農作物的分類結果，根據所述植被指數時序數據，通過預設的農作物長勢預測模型對當前農作物的長勢進行預測；其中，所述農作物長勢預測模型為長短時記憶網絡，所述農作物長勢預測模型的輸入為植被指數時序數據，輸出為當前輸入的植被指數時序數據對應的未來時間段內的植被指數時序數據。

進一步地，在上述方法中，對所述原始遙感影像進行預處理，包括：

通過輻射定標建立數字化值與對應視場中輻射亮度值之間的定量關系，以消除遙感影像采集傳感器本身產生的誤差；

通過大氣校正將定標值還原為地表真實信息，高保真地恢復地物波譜信息。

可選地，在上述方法中，所述植被指數為歸一化差分植被指數、權重差值植被指數或土壤調節植被指數。

優選地，在上述方法中，所述植被指數為權重差值植被指數。