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公开(公告)号:CN119649210A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411609252.4
申请日:2024-11-12
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 武汉大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/776
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度时变信息提取网络的SAR农作物分类方法,包括:获取待分类时序SAR影像;对待分类时序SAR影像进行预处理,并根据预处理结果和预设的标签数据进行配准,得到待分类切片数据;将待分类切片数据输入至预先构建的分类网络模型,得到待分类时序SAR影像的农作物分类结果,其中,预先构建的分类网络模型由多尺度时变信息模块和多尺度空间信息模块融合构建的初始网络模型训练得到。由此,通过构建多尺度时变信息网络模型对时序SAR影像中的信息进行分类,实现了在低参数量条件下,对农作物自动化智能化的高效准确分类,得以实现全天时全天候的农作物种植区监测。
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公开(公告)号:CN119399617A
公开(公告)日:2025-02-07
申请号:CN202411315607.9
申请日:2024-09-20
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请涉及一种基于生长早期短时序SAR影像的水稻识别方法,其中,方法包括:获取目标区域内水稻生长早期时序SAR数据,并对水稻生长早期时序SAR数据进行预处理,以得到标准早期SAR数据;采集目标区域内水稻生长的目标历史SAR数据,并根据目标历史SAR数据计算目标区域的水体后向散射值和植被后向散射值,且基于水体后向散射值、植被后向散射值和标准早期SAR数据计算目标区域的水稻判别指数;利用预设的SSSI阈值分割水稻判别指数,以得到指数分割结果,并根据指数分割结果提取目标区域内的水稻种植范围,且通过水稻种植范围识别目标区域的水稻最早识别期。由此,解决了现有的水稻早期提取方法较为依赖先验知识,且区域推广能力较弱等问题。
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