申请/专利权人：北京简巨科技有限公司

申请日：2021-03-26

公开（公告）日：2021-04-27

公开（公告）号：CN112712071A

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/62(20060101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的驳回

法律状态：2022.12.16#发明专利申请公布后的驳回;2021.05.14#实质审查的生效;2021.04.27#公开

摘要：本公开提供一种作物长势检测方法，包括：获取高分辨率多光谱遥感影像；对所述高分辨率多光谱遥感影像进行预处理，得到多个波段的反射率数据；根据所述多个波段的反射率数据确定至少一个植被指数；以及基于图像语义分割模型，根据所述多个波段的反射率数据以及所述至少一个植被指数确定所述高分辨率多光谱遥感影像中作物的长势。对应上述作物长势检测方法，本公开还提供了实现上述作物长势检测方法的相关设备。

主权项：1.一种作物长势检测方法，包括：获取高分辨率多光谱遥感影像；对所述高分辨率多光谱遥感影像进行预处理，得到多个波段的反射率数据；根据所述多个波段的反射率数据确定至少一个植被指数；以及基于图像语义分割模型，根据所述多个波段的反射率数据以及所述至少一个植被指数确定所述高分辨率多光谱遥感影像中作物对应每一种预先设置的作物长势分类的概率；以及选择其中概率最高的作物长势分类作为所述高分辨率多光谱遥感影像中作物的长势；其中，所述作物长势分类包括：长势差、长势偏差、长势持平、长势稍好、长势好以及无效数据；所述图像语义分割模型为经过训练的图像语义分割模型；其中，所述图像语义分割模型的训练过程包括：按照图像语义分割模型的输入规格，将高分辨率多光谱遥感影像分割为预定大小的样本，并根据实地调查结果得到各个样本所对应的作物长势分类，得到样本集；将所述样本集中所有的样本随机打乱顺序，并对所述样本集进行分割，得到最终的训练集；利用所述训练集对图像语义分割模型进行训练，并根据所述图像语义分割模型对训练集样本预测的作物长势分类以及所述各个样本所对应的作物长势分类之间的误差反向传播进行参数调整，得到训练后的所述图像语义分割模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京简巨科技有限公司 作物长势检测方法及其相关设备

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