[发明专利]基于遥感影像的农地健康状态预测方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种基于遥感影像的农地健康状态预测方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取相同预设时期预设区域内农作物的健康状态标注数据和卫星遥感影像数据；卫星遥感影像数据包括多个像素，且每个像素对应一个遥感指标状态数据；获取预设区域的历史植被指标数据，并结合当前卫星遥感影像数据确定每个像素对应的植被指标状态向量；将健康状态标注数据和每个像素对应的遥感指标状态数据通过隐马尔可夫模型训练得到每个像素对应的参数集；根据每个像素对应的参数集和植被指标状态向量确定当前预设区域内各个像素农作物对应的健康状态。实现对一定区域内的农地农作物的健康状态进行智能化的预测，提高预测的准确性和效率。

技术领域

本发明实施例涉及农业防治管理技术领域，尤其涉及一种基于遥感影像的农地健康状态预测方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

在农业生产过程中，农地的健康状况直接影响农业生产的好坏。例如，农作物一旦受到病虫害的影响将直接影响其生长状态和收成，进而影响农民的经济收入。因此，需要对农作物的健康状态进行预测，以便在出现问题时及时进行干预，防止健康状态进一步恶化而导致减产减收状况的发生。

现有的预测方式主要是依靠人工调查、试验以及经验预测等，其预测周期长，需要耗费的人工成本比较高，且预测的准确性也无法得到保证；尤其是当较大规模的作物种植区域出现受病虫灾害时间长、影响范围大等情况时，其现场调查消耗时间长、花费人力多等缺点尤为明显。

发明内容

本发明提供一种基于遥感影像的农地健康状态预测方法、装置、设备和存储介质，以实现对农地农作物的健康状态进行智能化的预测，提高预测的效率和准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于遥感影像的农地健康状态预测方法，该基于遥感影像的农地健康状态预测方法包括：

获取相同预设时期预设区域内农作物的健康状态标注数据和卫星遥感影像数据；其中，所述卫星遥感影像数据包括多个像素，且每个像素对应一个遥感指标状态数据；

获取所述预设区域的历史植被指标数据，并结合当前卫星遥感影像数据确定每个像素对应的植被指标状态向量；

将所述健康状态标注数据和每个像素对应的遥感指标状态数据通过隐马尔可夫模型训练得到每个像素对应的参数集；

根据每个像素对应的参数集和植被指标状态向量确定当前所述预设区域内各个像素农作物对应的健康状态。

可选地，所述参数集包括：所述预设区域内农作物的初始健康状态概率分布、健康状态间的转移概率分布和健康状态表现为遥感指标状态概率分布。

可选地，所述根据每个像素对应的参数集和植被指标状态向量确定当前所述预设区域内各个像素农作物对应的健康状态，包括：

所述根据每个像素对应的参数集和植被指标状态向量，采用极大似然估计法确定当前各个像素农作物对应的健康状态。

可选地，在根据每个像素对应的参数集和植被指标状态向量确定当前所述预设区域内各个像素农作物对应的健康状态之后，还包括：

根据当前每个像素农作物对应的健康状态确定当前所述预设区域农地的风险等级。

可选地，所述根据当前每个像素农作物对应的健康状态确定当前所述预设区域农地的风险等级，包括：

根据当前每个像素农作物对应的健康状态，计算各个像素农作物对应的健康状态的统计参数，根据统计参数确定当前所述预设区域农地的风险等级。

可选地，所述统计参数至少包括：期望值和最大似然估计值。

可选地，所述历史植被指标数据至少包括归一化植被指数和比值植被指数。