[发明专利]农作物分类方法、装置、计算机设备和存储介质在审
| 申请号： | 201810228529.7 | 申请日： | 2018-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN108596029A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 吴凡夫 | 申请（专利权）人： | 尚正（北京）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京华进京联知识产权代理有限公司 11606 | 代理人： | 孙岩 |
| 地址： | 100086 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种农作物分类方法，所述方法包括，获取待分类农作物的遥感数据；根据所述待分类农作物的遥感数据构建植被覆盖指数时间序列；根据所述植被覆盖指数时间序列提取时相特征；在所述待分类农作物的遥感数据中提取光谱特征以及纹理特征；根据所述光谱特征、所述纹理特征以及所述时相特征，通过预先训练的分类模型，对待分类农作物的遥感数据中的待分类农作物进行分类，获得分类结果。采用本方法能够提高农作物分类的精度。本发明还涉及一种农作物分类装置、计算机设备和存储介质。 | ||
| 搜索关键词： | 农作物分类 遥感数据 分类 农作物 计算机设备 存储介质 光谱特征 时间序列 纹理特征 植被覆盖 分类结果 分类模型 构建 | ||
【主权项】：
1.一种农作物分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分类农作物的遥感数据；根据所述待分类农作物的遥感数据构建植被覆盖指数时间序列；根据所述植被覆盖指数时间序列提取时相特征；在所述待分类农作物的遥感数据中提取光谱特征以及纹理特征；根据所述光谱特征、所述纹理特征以及所述时相特征，通过预先训练的分类模型，对遥感数据中的待分类农作物进行分类，获得分类结果。
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