[发明专利]一种基于多光谱卫星影像的作物识别方法有效
| 申请号： | 201810901457.8 | 申请日： | 2018-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN109063660B | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 刘云杰;钱佳君;李雷;夏深圳;叶昕;周公器;吕童;王驰 | 申请（专利权）人： | 成都天地量子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 邹敏菲 |
| 地址： | 610000 四川省成都市中国(四川)自由*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多光谱卫星影像的作物识别方法，包括以下步骤：S1、采集作物样本；S2、获取所述作物样本的多光谱卫星影像数据；S3、通过所述作物样本的采集位置确定所述多光谱卫星影像数据上作物样本对应的像元；S4、将所述像元的时序光谱信息和所述作物样本的作物种类作为输入，训练机器学习模型；S5、通过训练好的所述机器学习模型，对其他采样区域进行作物分类。本发明将所述像元的时序光谱信息作为训练机器学习模型的输入，不仅大大的扩展了作物光谱信息的数量，解决了单一时刻作物光谱信息不足的问题，还从作物的生长全周期的光谱信息对作物进行识别，相比单一时刻的识别更加准确，从而提高作物识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 光谱 卫星 影像 作物 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多光谱卫星影像的作物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集作物样本；S2、获取所述作物样本的多光谱卫星影像数据；S3、通过所述作物样本的采集位置确定所述多光谱卫星影像数据上作物样本对应的像元；S4、将所述像元的时序光谱信息和所述作物样本的作物种类作为输入，训练机器学习模型；S5、通过训练好的所述机器学习模型，对采样区域进行作物分类。
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