[发明专利]一种基于多维特征融合的区域农作物分类方法及系统在审
| 申请号： | 202010881317.6 | 申请日： | 2020-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN112183209A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 黄健熙;牛全弟;黄敬峰;冯权泷;苏伟;李雪草 | 申请（专利权）人： | 中国农业大学;浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 郑朝然 |
| 地址： | 100193 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于多维特征融合的区域农作物分类方法及系统，该方法包括：获取目标区域农作物的多源多分辨率光学遥感数据和合成孔径雷达数据；首先对低分辨率光学遥感数据的光谱数据和提取得到的物候数据进行特征提取处理，得到光谱‑物候特征；对高分辨率光学遥感数据进行纹理特征提取，得到纹理特征；对合成孔径雷达进行特征提取，得到后向散射特征；将光谱‑物候特征、纹理特征和后向散射特征进行特征融合处理，得到目标区域农作物的多时相多特征数据集；利用多时相多特征对基于深度学习的农作物分类模型进行训练，得到分类结果。本发明实施例通过多源多时相特征融合以及深度学习分类，提高农作物识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多维 特征 融合 区域 农作物 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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