申请/专利权人：泰安市金土地测绘整理有限公司

申请日：2024-03-21

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117935081A

主分类号：G06V20/13

分类号：G06V20/13;G06V20/10;G06V10/44;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08;G06N5/01

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明涉及农业监测技术领域，具体为一种基于遥感卫星数据的耕地变化监测方法及系统，包括以下步骤：基于遥感卫星数据，采用K‑均值聚类算法，结合处理后的图形信息，包括辐射校正和大气校正，将土地类型分为耕地和非耕地，生成耕地区域划分信息。本发明中，通过结合K‑均值聚类算法与遥感技术，识别耕地区域，运用支持向量机和光谱分析，评估土壤肥力、pH值和有机质，结合长短期记忆网络和归一化差异水分指数增强模型，进行土壤湿度监测，通过随机森林算法，评估早期病害，利用卷积神经网络和决策树算法，分析灾害影响，通过克里金插值法与主成分分析，揭示土壤变异性，结合应用多标准决策分析和人工神经网络，为耕地资源管理定制多维策略。

主权项：1.一种基于遥感卫星数据的耕地变化监测方法，其特征在于：包括以下步骤：基于遥感卫星数据，采用K-均值聚类算法，结合处理后的图形信息，包括辐射校正和大气校正，将土地类型分为耕地和非耕地，生成耕地区域划分信息；基于所述耕地区域划分信息，采用光谱分析方法，结合遥感图像中的光谱信息与土壤光谱数据库，从光谱数据中提取特征值，包括反射率和吸收特性，通过支持向量机算法，进行土壤特性分析，包括土壤肥力、pH值和有机质，对土壤类型进行分类，生成耕地质量基础信息；基于所述耕地覆盖区域划分信息，采用长短期记忆网络，通过时间序列数据，分析土壤湿度的变化趋势，结合归一化差异水分指数增强模型，识别干旱和过湿区域，生成耕地湿度分布信息；基于所述耕地覆盖区域划分信息，采用随机森林算法，对作物生长周期内的遥感数据进行分析，识别作物健康状况的多种指标，包括叶绿素含量和生物量，提供作物生长状态的多维评估，包括早期病害的检测，生成作物生长状态评估结果；基于所述耕地区域划分信息和作物健康监测信息，通过卷积神经网络和决策树算法，结合灾前灾后遥感图像数据，分析灾害影响，包括灾害对作物覆盖度、土壤侵蚀情况的影响，生成灾害影响分析结果；基于所述耕地质量基础信息，采用克里金插值法，估计未采样点土壤特性，结合主成分分析，对土壤物理化学特性进行空间分析，识别影响土壤质量关键因素，揭示土壤特性空间分布和变异性，生成土壤特性分析结果；基于所述耕地湿度分布信息、作物生长状态评估结果、灾害影响分析结果、土壤特性分析结果，采用多标准决策分析和人工神经网络，分析多种农业管理活动，包括灌溉计划、施肥方案和病虫害防治措施，通过训练数据识别耕地管理策略，匹配符合耕地状况的管理策略，生成耕地资源管理方案。

全文数据：

权利要求：

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