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公开(公告)号:CN119168855A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202411273969.6
申请日:2024-09-11
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06T3/4038 , G06V10/40 , G06V10/75 , G06V20/17
Abstract: 本发明公开了一种针对高相似度农业无人机遥感影像序列的拼接方法,极大的提高无人机影像的拼接效率,减少农田无人机遥感影像拼接时影像形变及重影的出现,支撑玉米封垄后的大范围、高精度时空连续监测。本发明利用无人机在封垄场景下采集大范围农田的遥感影像和对所采集影像进行初步的质量校正;采用序列掩膜影像配准法进行特征点提取区间的优化;使用SURF算法进行影像特征点提取;利用KNN算法和PROSAC算法进行特征点匹配;通过坐标均方根误差评估匹配精度;最后,利用图割算法确定影像间的最佳拼接边缘进行影像拼接,获得完整的农田影像拼接结果。
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公开(公告)号:CN118691710A
公开(公告)日:2024-09-24
申请号:CN202410875460.2
申请日:2024-07-01
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06T11/20 , G06V20/13 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种面向不同玉米种植场景的光学微波遥感数据协同制图方法,涉及遥感识别领域,包括:下载目标区域的卫星影像数据,存储至多源数据集成格网系统中,提取遥感影像时间序列数据;考虑云量按生育期提取不同时序长度的影像,并根据影像重返周期进行时序重采样;充分考虑时序互补的多源协同思路,采用归一化算法处理下载的遥感影像数据,构建协同数据集;针对玉米的四种种植场景通过随机森林算法的特征重要性评估得到表征玉米间差异的光学和微波遥感优势特征集;聚类不同种植场景的玉米样本,结合多源遥感优势特征集构建分类模型,将不同种植场景的样本输入到分类模型中训练,利用训练后的高精度分类器对目标年不同玉米种植场景分类制图。
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公开(公告)号:CN116091936A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202211504536.8
申请日:2022-11-28
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种融合点‑地块‑区域尺度数据的农情参数定量解析方法,提高遥感影像的利用率,实现较少样本的精细农情参数定量解析。本发明采集不同时空分辨率的遥感影像与农情参数实测点数据,进行数据预处理;使用灰度共生矩阵提取较高分辨率影像的纹理特征并进行叠加;按照一定策略以256×256的行列数分割影像,并对较低分辨率影像升尺度,制作成数据集;使用叠加纹理特征的较高分辨率影像与升尺度后的较低分辨率影像数据集训练SRGAN模型,在此训练权重的基础上训练未叠加纹理特征的高分辨率影像与升尺度后的低分辨率影像;最后融合生成的高分辨率影像与农情信息点数据进行随机森林回归,得到高空间分辨率的面尺度农情信息,进行验证。
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