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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种大小模型协同的遥感影像冬小麦种植区域提取方法及系统，属于遥感影像作物识别领域。本发明方法包括：提取遥感影像像元的光谱反射率信息并计算植被指数；训练基于深度向量数据描述的冬小麦像素级识别小模型；进行作物分布估计后，根据预测得分对作物分布估计结果进行筛选；以最近邻指数作为空间分布聚集性判别指标，根据作物空间分布聚集性的判断结果采取对应的大小模型协同策略，以提取冬小麦种植区域的边界信息。本发明基于大小模型协同思想，融合了冬小麦像素级识别小模型和图像分割大模型各自在提取任务上的优势，能够在提升作物识别精度的同时提升识别结果的空间连续性，可为大范围农业遥感监测任务提供支撑。
主权项：1.一种大小模型协同的遥感影像冬小麦种植区域提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取原始遥感影像以及种植信息调查数据，对原始遥感影像进行初步处理后，按照待提取区域的范围对初步处理后的遥感影像进行裁剪，以裁剪后的遥感影像中的遥感影像像元为对象，提取遥感影像像元的光谱反射率信息，并基于对应波段信息计算归一化植被指数与增强植被指数；S2：将裁剪后的遥感影像与种植信息调查数据投影至同一地理坐标系下并重采样至同一分辨率后，得到预处理后的遥感影像与预处理后的种植信息调查数据；S3：将全连接神经网络代替深度向量数据描述方法中的核函数，得到冬小麦像素级识别小模型，将预处理后的遥感影像以及S1中的归一化植被指数与增强植被指数作为训练样本，将预处理后的种植信息调查数据作为对照真值标签，基于所述训练样本和对照真值标签对冬小麦像素级识别小模型进行训练；S4：将目标提取区域的遥感影像输入经过训练的冬小麦像素级识别小模型中进行作物分布估计，将目标提取区域内每个遥感影像像元对应的预测得分作为作物分布估计结果，根据预测得分对作物分布估计结果进行筛选，得到作物分布估计结果全部为冬小麦的点数据集；S5：以最近邻指数作为空间分布聚集性判别指标，对S4得到的点数据集进行作物空间分布聚集性判断，根据作物空间分布聚集性的判断结果采取对应的大小模型协同策略，以提取冬小麦种植区域的边界信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 大小模型协同的遥感影像冬小麦种植区域提取方法及系统
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