龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：江南大学
摘要：本申请公开了一种基于机载高光谱的水草覆盖度检测方法，涉及高光谱技术领域，该方法通过无人机搭载的高光谱成像设备获取样本高光谱图像，将样本高光谱图像转换为样本反射率光谱曲线并进行波段选择筛选出特征波段实现数据降维，并结合光谱连续统去除变换构建融合光谱特征和光谱指数的融合特征，利用融合特征来训练得到水草识别模型，利用训练得到水草识别模型可以对高光谱图像进行像素级分类检测，从而快速获取水草覆盖度检测结果。高光谱图像可以获取丰富的光谱信息，且融合特征使得即便在复杂背景下也能准确快速的实现像素级分类，能够自动化快速准确区分水草及其颜色相近的其他水生植物，实现水草覆盖度检测，自动化程度和准确度都较高。
主权项：1.一种基于机载高光谱的水草覆盖度检测方法，其特征在于，所述水草覆盖度检测方法包括：通过无人机搭载的高光谱成像设备拍摄生长有水草的水域的样本高光谱图像，并对所述样本高光谱图像中各个像素点的分类结果进行标注；将所述样本高光谱图像中每个像素点的辐射量转换为地表反射率，得到对应的样本反射率光谱曲线；根据所述样本反射率光谱曲线的曲线特征筛选出特征波段；对所述样本反射率光谱曲线进行连续统去除变换后计算光谱指数；将所述样本高光谱图像划分为若干个训练样本图像，分别提取每个训练样本图像在所述特征波段下的光谱特征以及每个训练样本图像的光谱指数；将每个训练样本图像的谱特征和光谱指数在通道维度上拼接得到所述训练样本图像的融合特征；以每个训练样本图像的融合特征作为输入、所述训练样本图像中像素点的分类结果作为输出，基于神经网络模型训练得到水草识别模型；利用所述水草识别模型确定待检测水域的高光谱图像中各个像素点的分类结果，并计算属于水草类别的像素点的数量在像素点总数中的占比得到所述待检测水域的水草覆盖度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 一种基于机载高光谱的水草覆盖度检测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号