[发明专利]基于遥感图像的作物倒伏识别方法、装置以及设备

说明书

本发明涉及遥感数据分析领域，特别涉及一种基于遥感图像的作物倒伏识别方法，包括：获取目标区域的遥感图像，根据所述遥感图像以及相应的特征提取算法，获取所述遥感图像的各个像素对应的特征数据；对所述遥感图像进行超像素分割，获取所述遥感图像的若干个超像素图像，根据所述超像素图像的各个像素的位置以及所述遥感图像各个像素对应的特征数据，将所述特征数据填充至所述超像素图像的各个像素，获取填充处理后的超像素图像；根据所述填充处理后的超像素图像的各个像素的特征数据以及预设的特征阈值，从所述填充处理后的超像素图像中提取目标像素，作为所述目标区域的作物倒伏区域。与现有技术相比，提高了作物倒伏现象识别的精确性以及效率。

技术领域

本发明涉及遥感数据分析领域，特别涉及是一种基于遥感图像的作物倒伏识别方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

在作物的生长过程中，倒伏现象会因为大风、强降雨、冰雹等不可控自然因素的影响时常发生，作物的光合作用也会在倒伏的影响下，使得单位面积内农作物的产量降低，影响作物的品质。此外，农作物的机械化收获也会受到倒伏的严重影响。因此在大面积农场作业、无人化农场作业中，如何有效的识别作物倒伏现象，对提高作物产量与品质，减少作物经济损失有着极为重要的意义。

传统的作物倒伏信息获取主要依赖于人工对相关信息进行采集，靠具备相关经验的工作人员进行勘察，速度慢，需要耗费大量人力、时间，精度不高，且无法有效的进行作物救治工作，且容易造成作物的二次损伤，降低作物的品质以及产量。

发明内容

基于此，本发明的目的在于，提供一种基于遥感图像的作物倒伏识别方法、装置、设备以及存储介质，提高识别作物倒伏现象的精确性，降低识别作物倒伏现象的人力成本以及时间成本，从而使用户能够对作物进行及时救治，保证作物的品质以及产量。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于遥感图像的作物倒伏识别方法，包括以下步骤：

获取目标区域的遥感图像，根据所述遥感图像以及相应的特征提取算法，获取所述遥感图像的各个像素对应的特征数据，其中，所述特征数据包括纹理特征数据以及超绿特征数据；

对所述遥感图像进行超像素分割，获取所述遥感图像的若干个超像素图像，根据所述超像素图像的各个像素的位置以及所述遥感图像各个像素对应的特征数据，将所述特征数据填充至所述超像素图像的各个像素，获取填充处理后的超像素图像；

根据所述填充处理后的超像素图像的各个像素的特征数据以及预设的特征阈值，从所述填充处理后的超像素图像中提取目标像素，作为所述目标区域的作物倒伏区域。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于遥感图像的作物倒伏识别装置，包括：

获取模块，用于获取目标区域的遥感图像，根据所述遥感图像以及相应的特征提取算法，获取所述遥感图像的各个像素对应的特征数据，其中，所述特征数据包括纹理特征数据以及超绿特征数据；

分割模块，用于对所述遥感图像进行超像素分割，获取所述遥感图像的若干个超像素图像，根据所述超像素图像的各个像素的位置以及所述遥感图像各个像素对应的特征数据，将所述特征数据填充至所述超像素图像的各个像素，获取填充处理后的超像素图像；

识别模块，用于根据所述填充处理后的超像素图像的各个像素的特征数据以及预设的特征阈值，从所述填充处理后的超像素图像中提取目标像素，作为所述目标区域的作物倒伏区域。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述的基于遥感图像的作物倒伏识别方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的基于遥感图像的作物倒伏识别方法的步骤。