申请/专利权人:南京大学
申请日:2022-06-20
公开(公告)日:2022-11-25
公开(公告)号:CN115393704A
主分类号:G06V20/10
分类号:G06V20/10;G06V10/26;G06V10/54;G06V10/764
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2022.12.13#实质审查的生效;2022.11.25#公开
摘要:本发明公开一种面向对象的稻虾田遥感自动化监测方法,本自动化监测方法包括以下步骤:S1、获取分析单元;S2、选取稻虾田样本;S3、判定分割对象是否为稻虾田和S4、得到检测结果。本发明基于对象单元实现了大范围的稻虾田监测,避免了基于像素分析中的“椒盐效应”等问题,提高了监测精度,具体实施中自动提取样本且无需人工调整参数,提高了监测的自动化程度。
主权项:1.一种面向对象的稻虾田遥感自动化监测方法,其特征在于:本自动化监测方法包括以下步骤:S1、获取分析单元;S2、选取稻虾田样本;S3、判定分割对象是否为稻虾田和S4、得到检测结果;其中:S1、获取分析单元:获取研究区在灌水泡田期的所有无云遥感影像和在中稻种植期的一期无云遥感影像,对中稻种植期的遥感影像进行多尺度分割,得到分割对象作为分析单元;S2、选取稻虾田样本:提取步骤S1中获取的遥感影像和分割对象数据,判断分割对象在灌水泡田期和中稻种植期是否为水体,其中在灌水泡田期为水体而在中稻种植期为非水体的分割对象作为稻虾田样本;S3、判定分割对象是否为稻虾田:利用步骤S1中获取的遥感影像和分割对象数据以及步骤S2中获取的稻虾田样本数据,计算分割对象和稻虾田样本在灌水泡田期的水淹信号和在中稻种植期的植被信号,基于稻虾田样本确定稻虾田的水淹信号、植被信号阈值,再基于水淹信号、植被信号阈值,判定分割对象是否为稻虾田;S4、得到检测结果:基于全球地理信息公共产品,提取研究区的耕地信息,对步骤3中获取的稻虾田进行掩膜,得到最终的稻虾田监测结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 南京大学 一种面向对象的稻虾田遥感自动化监测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。