申请/专利权人：扬州大学

申请日：2023-10-13

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117274359B

主分类号：G06T7/60

分类号：G06T7/60;G06T7/62;G06V10/54;G06V10/82;G06V10/766;G06T7/10;G06N20/00;G06N3/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2024.01.09#实质审查的生效;2023.12.22#公开

摘要：本发明公开了一种作物群体的株高测算方法和系统，涉及农作物监测技术领域，所述测算方法包括：采集多个多光谱图像、DSM图像、多个激光雷达图像和RGB图像；对多光谱图像、激光雷达图像进行预处理和裁剪，形成目标光谱图像和目标三维点云图像；对目标光谱图像进行特征提取，确定作物群体的植被指数；对RGB图像进行特征提取，确定作物群体的纹理指数；对目标三维点云图像进行农作物群体的高程信息提取，并根据高程信息，确定作物群体的长势状况；将植被指数、纹理指数和作物群体的长势状况，输入至多源数据融合的组合株高估测模型中，以输出作物群体的估测株高，从而精确实现对大范围、高密度农作物的株高监测。

主权项：1.一种作物群体的株高测算方法，其特征在于，包括：利用搭载多光谱传感器的无人机在田间采集多个多光谱图像、DSM图像，利用搭载激光雷达镜头的无人机采集多个激光雷达图像和RGB图像；对多光谱图像进行预处理和裁剪，形成适应不同作物的以小区或者以株为单位的目标光谱图像；对激光雷达图像进行预处理和裁剪，形成以小区为单位的目标三维点云图像；对目标光谱图像进行特征提取，确定作物群体的植被指数；对RGB图像进行特征提取，确定作物群体的纹理指数；对目标三维点云图像进行农作物群体的高程信息提取，并根据高程信息，确定作物群体的长势状况；将植被指数、纹理指数和作物群体的长势状况，输入至多源数据融合的组合株高估测模型中，以输出作物群体的估测株高，实现对作物群体株高的测算；对多光谱图像进行预处理和裁剪包括：对采集的多个多光谱图像进行拼接和辐射校正，以重建图像生成不同波段文件；将不同波段文件进行融合构建多光谱融合图像；将多光谱融合图像图层融合至DSM图像图层中，形成倾斜摄影的栅格数据集；利用栅格数据集和图像分割技术，将多光谱融合图像进行裁剪；所述作物群体的长势状况通过冠层体积和小区体积的比值进行描述；所述冠层体积与小区体积的比值为： 其中，Vplant为冠层体积，V为小区体积；所述小区体积V为：V＝L×W×HMAX-H2th其中，L为小区的长，W为小区的宽，HMAX为小区的上边界高度值，H2th为小区的下边界高度值；所述冠层体积Vplant为：Vplant＝V1+V2+…Vn＝S×S×H1+H2+…Hn其中，将小区的下边界划分为每一个边长为S的n个正方形，每个正方形对应的高度为Hn，Vn为第n个正方形的体积。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 扬州大学 一种作物群体的株高测算方法和系统

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