基于多维融合深度学习技术的多时相农作物分类方法

    公开(公告)号:CN115100515A

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202210530411.6

    申请日:2022-05-16

    Abstract: 本发明涉及遥感图像处理及人工智能语义分割与应用的技术领域,更具体的说是基于多维融合深度学习技术的多时相农作物分类方法,步骤一:提取光谱信息、植被特征信息及纹理信息,生产合成影像数据;步骤二:实地采集的作物种类样本数据,在影像图上进行农作物的标注,制作样本标签数据;步骤三:网络结构的设计与训练;步骤四:利用设计的网络结构,结合样本标签数据进行训练网络,获得三类分类结果;步骤五:利用设计的GFCC分类融合方法对三类分类结果进行融合,得到最终分类结果;可以解决传统遥感影像分类算法中存在的标签重复标注、单一时相分类、边界分类模糊、忽略特征信息、光谱信息、纹理信息的组合对作物识别结果精度的影响。

    基于卫星影像的土壤速效钾分析模型构建系统及方法

    公开(公告)号:CN112149827A

    公开(公告)日:2020-12-29

    申请号:CN202011032853.5

    申请日:2020-09-27

    Abstract: 本发明涉是一种基于卫星影像的土壤速效钾分析模型构建系统及方法,属于遥感技术与变量施肥技术领域,目的是为解决传统BP神经网络在土壤含量采集监测中随机性大以及参数调整不确定性高的问题;该系统包括原始数据获取模块、影像波段构建模块、敏感波段变换模块和变换波段分析模块等模块;按照土壤样本采集技术规范的要求对目标区域土壤样本采集,然后对影像波段进行预处理,对敏感波段进行数学变换,最后在模型训练验证模块中训练神经网络模型并将得到的结果进行验证分析;本发明做到精准全面施肥,降低成本,从而避免出现施肥过多造成成本投入过大、污染环境,避免施肥过少导致土壤板结,合理高效地促进农作物生长。

    基于矢量数据的规则单体建筑BIM自动建模系统及方法

    公开(公告)号:CN112149216A

    公开(公告)日:2020-12-29

    申请号:CN202011091694.6

    申请日:2020-10-13

    Abstract: 本发明涉及一种基于矢量数据的规则单体建筑BIM自动建模系统及方法,目的是解决建模效率低,人力负担重、时间和经济成本浪费的问题。该方法通过对原始单体建筑信息进行矢量化处理、构件分类后,生成含有位置、属性、几何信息的标准化建筑数据,最后导入BIM软件,结合可扩展的单体建筑族库与拓扑规则,实现自动建模。与传统人工BIM建模相比,本方法建筑SHP矢量数据与单体建筑族库的结合有效的解决人工建模构件定位用时长的问题,提高了建模效率,具有减少人力、时间和经济成本等优点。

    一种基于作物物候期的多时序影像水稻估产方法

    公开(公告)号:CN112836575B

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202011607157.2

    申请日:2020-12-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于作物物候期的多时序影像水稻估产方法,属于遥感技术、作物估产技术领域,目的是解决反演结果的精度不准确,模型不稳定以及没有考虑长势、灾害及土壤墒情的影响的问题;该方法采用BP神经网络算法,运用matlab2019b编程、GUI设计建立水稻估产模型,运用水稻物候期的植被指数、水稻长势等级数据、水稻灾害等级数据,土壤墒情数据及实地测产数据,进行模型训练,建立最优模型,利用最优模型结合目标区影像进行水稻估产,得到目标区产量等级分布栅格数。本发明利用遥感技术进行卫星影像数据处理及植被指数、长势、灾害、土壤墒情的提取,反演目标区域产量,节约生产成本进而提高生产效率,同时达到精确估产的目的。

    一种基于卫星影像的土壤有效磷分析模型构建系统及方法

    公开(公告)号:CN112733780A

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN202110069811.7

    申请日:2021-01-19

    Abstract: 本发明是一种基于卫星影像的土壤有效磷分析模型构建系统及方法,为解决土壤有效磷含量指导施肥,耗时耗力成本高,无法做到精准全面施肥的问题;本发明采用斯皮尔曼敏感分析技术和GA+BP神经网络算法,运用matlab编程、GUI设计建立土壤有效磷反演模型,运用敏感波段、敏感波段数学变换及实地土壤样本采集数据等多参数进行逐像素精细化分析技术,针对土壤施肥的有效磷进行定量化分析,得到播种前目标区域土壤有效磷含量分布栅格数据;本发明相比传统方法,利用遥感技术进行卫星影像数据处理,利用Matlab技术完成模型构建,结合GIS技术完成反射率信息与土壤样本数据关联、栅格矢量化并指导施肥处方图制作,可以节约生产成本、提高生产效率,达到耕地保护的目的。

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