公开(公告)号：CN114821325A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210455764.4

申请日：2022-04-24

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 吴寅 ,  王瀚聪 ,  顾清阳 ,  张淏嘉

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供了一种植被冠层孔隙度的提取方法、装置、设备及存储介质，应用于生态学研究技术领域，该方法包括：对第一目标植被冠层图像进行目标标注，得到植被图像数据集；对植被图像数据集中的图片进行旋转，得到第一样本集，并对第一样本集进行亮度增强，得到增强图像数据集；将增强图像数据集的特征向量输入到对抗网络预设的植被冠层反射模型中进行模型训练，得到目标像元二分模型；将第二目标植被冠层图像输入到目标像元二分模型中进行分析，得到预测植被冠层图像；针对预测植被冠层图像，根据不同的可视角度提取植被冠层孔隙度。本申请基于全卷积神经网络能够清晰识别图像中更深层次的植被和背景特征，从而精准的计算出植被冠层图像孔隙度。

公开(公告)号：CN114821325B

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202210455764.4

申请日：2022-04-24

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 吴寅 ,  王瀚聪 ,  顾清阳 ,  张淏嘉

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本申请提供了一种植被冠层孔隙度的提取方法、装置、设备及存储介质，应用于生态学研究技术领域，该方法包括：对第一目标植被冠层图像进行目标标注，得到植被图像数据集；对植被图像数据集中的图片进行旋转，得到第一样本集，并对第一样本集进行亮度增强，得到增强图像数据集；将增强图像数据集的特征向量输入到对抗网络预设的植被冠层反射模型中进行模型训练，得到目标像元二分模型；将第二目标植被冠层图像输入到目标像元二分模型中进行分析，得到预测植被冠层图像；针对预测植被冠层图像，根据不同的可视角度提取植被冠层孔隙度。本申请基于全卷积神经网络能够清晰识别图像中更深层次的植被和背景特征，从而精准的计算出植被冠层图像孔隙度。