基于光谱纹理特征和K近邻法的小麦倒伏区域识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110684119.5
IPC分类号：G06K9/62;G06T7/40;G06T7/62
申请日期：
2021-06-21
申请人：
中国农业大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于光谱纹理特征和K近邻法的小麦倒伏区域识别方法
申请号	CN202110684119.5	申请日期	2021-06-21
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-10-19	公开/公告号	CN113516176A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;T;7;/;4;0;;;G;0;6;T;7;/;6;2查看分类表>
申请人	中国农业大学	申请人地址	北京市海淀区圆明园西路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国农业大学	当前权利人	中国农业大学
发明人	田菲;曹文轩;鲁赛红;乔泽宇
代理机构	北京卫平智业专利代理事务所（普通合伙）	代理人	闫萍

摘要

本发明涉及一种基于光谱纹理特征和K近邻法的小麦倒伏区域识别方法，包括：将多光谱传感器装配在无人机平台上；获取研究区域的多幅多光谱遥感影像；生成多幅多通道的多光谱遥感影像；获取原始数据集；基于主成分分析，打包生成新数据集；将新数据集分为80％为样本集，20％为测试集；构建K近邻模型并进行训练，当精度达到90％以上时视为训练成功；预设窗口大小，调用训练成功的K近邻模型判别每个窗口的类型；统计出所有倒伏区域的像元个数，进一步计算出倒伏区域的总面积。本发明利用无人机遥感，基于光谱纹理特征和K近邻法地小麦倒伏区域识别方法，可实时高效地统计出所有倒伏区域的像元个数，进一步高精准的求出倒伏区域的面积。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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