申请/专利权人：华中农业大学

申请日：2021-11-25

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN114140691B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2022.03.22#实质审查的生效;2022.03.04#公开

摘要：本发明公开了一种基于无人机可见光图像预测作物倒伏角度和形态的方法。本发明基于无人机获取的高时序性遥感图像提取倒伏期内持续动态的株高，模拟作物倒伏形态并构建模型，从而计算并预测作物倒伏角度；与此同时，基于实测数据构建若干种可能符合倒伏形态的数学模型，然后由无人机模拟的植株长度与所有模型中模拟的植株长度比较，筛选出模型中最优表达模型作为该样本点的最佳形态表达模型，从而直观反应作物倒伏的几何形态。最后整合数据构建倒伏模型查找表。结果表明，预测的作物倒伏角度精度R2大于0.65，RMSE小于10°；构建的倒伏模型查找表精度R2大于0.7。该方法为无人机预测作物倒伏角度和模拟倒伏形态提供了理论依据。

主权项：1.一种基于无人机可见光图像预测作物倒伏角度和形态的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，用无人机对大田作物进行高时序性数据采集，涵盖整个倒伏时期；步骤2，在田间进行倒伏相关的农艺性状测量和记录；步骤3，使用拼图软件拼接无人机高清图像，得到若干期正射影像DOM和数字表面模型DSM；步骤4，在得到的DOM中每小区中勾画倒伏目标矢量图，把矢量图代入DSM图像中，计算其高程值；步骤5，在获取的若干期无人机图像中，重复步骤4，可以得到每个小区在倒伏时期的连续的高程值，用每一期的高程值减去裸地时的高程值，即可得到各小区在倒伏时期高时序性的株高值；步骤6，在获取的高时序性株高值中，筛选出最大株高值和倒伏时期的株高值，利用这两个值构建模型并计算作物倒伏角度；步骤7，利用地面实测数据构建可能符合作物倒伏时几何形态的数学模型，再利用无人机提取的最大株高值筛选出最优数学模型；对所有样本重复上述操作，得到所有样本的倒伏最优表达模型；整合数据，生成倒伏模型查找表LUT；步骤8，将无人机提取到的最大株高值和倒伏时的株高值两个参数代入查找表中，筛选出倒伏目标的最优数学模型，进而确定倒伏角度和形态。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中农业大学 基于无人机可见光图像预测作物倒伏角度和形态的方法

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。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD