[发明专利]一种基于地基可见光图像的植被长势灾损验证方法在审

专利信息
申请号: 202310161318.7 申请日: 2023-02-24
公开(公告)号: CN116229263A 公开(公告)日: 2023-06-06
发明(设计)人: 陈燕丽;莫伟华;莫建飞;陈诚;谢映 申请(专利权)人: 广西壮族自治区气象科学研究所
主分类号: G06V20/10 分类号: G06V20/10;G06V10/764;G06V10/26;G06V10/762;G06V10/30;G06V10/56;G06V10/50;G06N20/00
代理公司: 北京东方盛凡知识产权代理有限公司 11562 代理人: 李哲
地址: 530022 广西*** 国省代码: 广西;45
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 地基 可见光 图像 植被 长势 验证 方法
【权利要求书】:

1.一种基于地基可见光图像的植被长势灾损验证方法,其特征在于,包括以下步骤:

获取植被冠层可见光图像数据,基于所述可见光图像数据,选取图像序列,对所述图像序列进行图像分割,获取绿色植被图像;

基于所述绿色植被图像,计算绿色植被可见光指数并模拟绿色植被变化趋势;

基于所述绿色植被可见光指数和变化趋势,监测植被长势灾损情况。

2.如权利要求1所述的一种基于地基可见光图像的植被长势灾损验证方法,其特征在于,基于所述可见光图像数据,选取图像序列具体为:

获取所述可见光图像数据的RGB、HSV、Lab颜色空间,基于所述颜色空间,分别获取所述颜色空间的各个通道数据不同时次变异系数;

通过比较各个所述通道数据在不同时次变异系数,选取所述图像序列。

3.如权利要求1所述的一种基于地基可见光图像的植被长势灾损验证方法,其特征在于,对所述图像序列进行图像分割时采用机器学习分割算法。

4.如权利要求3所述的一种基于地基可见光图像的植被长势灾损验证方法,其特征在于,采用所述机器学习分割算法对所述图像序列进行图像分割的方法具体包括:

利用K-means非监督聚类算法生成训练样本并对样本进行筛选;

采用支持向量机对筛选后的所述样本进行植被和背景分类,获取所述绿色植被图像。

5.如权利要求4所述的一种基于地基可见光图像的植被长势灾损验证方法,其特征在于,获取所述绿色植被图像之后还包括:利用非局部均值滤波去除所述绿色植被图像中边缘错分像素。

6.如权利要求1所述的一种基于地基可见光图像的植被长势灾损验证方法,其特征在于,计算绿色植被可见光指数的过程包括:

提取所述绿色植被图像中绿色植被区域每个像素的R、G、B颜色通道值,对所述区域内所有像素进行平均处理,基于处理后的所述像素,计算所述绿色植被可见光指数。

7.如权利要求1所述的一种基于地基可见光图像的植被长势灾损验证方法,其特征在于,模拟所述绿色植被变化趋势的过程中采用复合正弦函数。

8.如权利要求7所述的一种基于地基可见光图像的植被长势灾损验证方法,其特征在于,模拟所述绿色植被变化趋势的过程中采用复合正弦函数,计算公式如下:

VI=a+bsin[2π(tday-c)/365],

式中,a、b、c均为经验系数,tday为日序。

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