水稻识别方法、装置、电子设备和存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114782838A(43)申请公布日2022.07.22(21)申请号202210683709.0(22)申请日2022.06.17(71)申请人中化现代农业有限公司地址100069北京市丰台区右安门街道西铁营中路2号佑安国际大厦(72)发明人郭朝贺宋卫玲王宏斌(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002专利代理师梁军丽(51)Int.Cl.G06V20/13(2022.01)G06V20/10(2022.01)权利要求书3页说明书15页附图5页(54)发明名称水稻识别方法、装置、电子设备和存储介质(57)摘要本发明涉及农业智能检测技术领域，提供一种水稻识别方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：获取待识别区域的多时相遥感影像数据；对所述多时相遥感影像数据，进行不同时相的植被指数提取处理，得到第一植被指数集；对所述第一植被指数集进行特征提取，得到物候特征；基于所述物候特征和预设水稻识别条件，确定所述待识别区域的水稻识别结果；其中，所述预设水稻识别条件是基于对多时相遥感影像样本数据提取得到的样本物候特征，进行分析确定的。本发明可以提高水稻识别的准确性。CN114782838ACN114782838A权利要求书1/3页1.一种水稻识别方法，其特征在于，包括：获取待识别区域的多时相遥感影像数据；对所述多时相遥感影像数据，进行不同时相的植被指数提取处理，得到第一植被指数集；对所述第一植被指数集进行特征提取，得到物候特征；基于所述物候特征和预设水稻识别条件，确定所述待识别区域的水稻识别结果；其中，所述预设水稻识别条件是基于对多时相遥感影像样本数据提取得到的样本物候特征，进行分析确定的。2.根据权利要求1所述的水稻识别方法，其特征在于，所述第一植被指数集包括归一化植被指数NDVI指数集，所述对所述第一植被指数集进行特征提取，得到物候特征，包括：基于所述NDVI指数集，确定生长发育区间；从所述第一植被指数集确定出所述生长发育区间对应的第二植被指数集；对所述第二植被指数集进行特征提取，得到所述物候特征。3.根据权利要求1所述的水稻识别方法，其特征在于，所述对所述第一植被指数集进行特征提取，得到物候特征，之前还包括：对所述第一植被指数集进行月度划分处理，得到各月度的植被指数集；分别将所述各月度的植被指数集进行平均运算，得到所述各月度的平均植被指数；将所述各月度的平均植被指数组合成第三植被指数集；将所述第一植被指数集更新为所述第三植被指数集，以供对更新后的第一植被指数集进行特征提取，得到月度物候特征。4.根据权利要求1所述的水稻识别方法，其特征在于，所述预设水稻识别条件通过如下步骤确定：获取所述多时相遥感影像样本数据；对所述多时相遥感影像样本数据，进行不同时相的植被指数提取处理，得到第四植被指数集；对所述第四植被指数集进行特征提取，得到所述样本物候特征；基于所述样本物候特征与所述多时相遥感影像样本数据对应的样本水稻识别结果，进行分析得到所述预设水稻识别条件。5.根据权利要求1至4任一项所述的水稻识别方法，其特征在于，所述物候特征包括以下至少一种：NDVI指数爬升期对应的NDVI指数曲线的最大斜率、NDVI指数爬升期的起始点所对应的时刻、NDVI指数爬升期的时长、NDVI指数爬升期的变化梯度标准差、生长发育区间的时长、NDVI指数爬升期内各相邻的变化斜率间变化量、NDVI指数爬升期的起始点所对应的归一化水体指数NDWI指数和波段反射率比值、NDVI指数爬升期内NDWI指数的累积量和波段反射率比值的累积量；所述NDVI指数爬升期为NDVI指数随时间向上变化的时期；所述变化梯度标准差为所述NDVI指数爬升期内各相邻指数的变化梯度值的标准差，所述变化梯度值为所述NDVI指数爬升期内相邻两个NDVI指数的变化梯度；所述变化斜率间变化量为所述NDVI指数爬升期对应的NDVI指数曲线中相邻两个变化斜率间的差值；2CN114782838A权利要求书2/3页所述波段反射率比值为蓝波段的反射率与红波段的反射率的比值。6.根据权利要求1至4任一项所述的水稻识别方法，其特征在于，所述预设水稻识别条件包括以下至少一种：若NDVI指数爬升期对应的NDVI指数曲线的最大斜率小于或等于第一预设阈值，确定水稻识别结果为非水稻区域，所述NDVI指数爬升期为NDVI指数随时间向上变化的时期；若NDVI指数爬升期的起始点所对应的时刻未处于第一预设区间，确定水稻识别结果为非水稻区域；若NDVI指数爬升期的时长未处于第二预设区间，确定水稻识别结果为非水稻区域；若NDVI指数爬升期的变化梯度标准差小于或等于第二预设阈值，且所述最大斜率小于或等于第三预设阈值，确定水稻识别结果为非水稻区域，所述变化梯度标准差为所述