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基于遥感解译实现耕地种植用途管控的方法与流程

2025-04-09 12:20:01 529次浏览

技术特征:

1.一种基于遥感解译实现耕地种植用途管控的方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于遥感解译实现耕地种植用途管控的方法,其特征在于,所述光谱影像数据包括高光谱影像数据、多光谱影像数据,所述光谱影像数据采用空间分辨率为10m的影像。

3.根据权利要求1所述的基于遥感解译实现耕地种植用途管控的方法,其特征在于,所述样本数据包括历史样本数据和实时数据;

4.根据权利要求3所述的基于遥感解译实现耕地种植用途管控的方法,其特征在于,所述样本数据要估算的数量通过如果公式计算:

5.根据权利要求1所述的基于遥感解译实现耕地种植用途管控的方法,其特征在于,所述通过影像剪裁将光谱影像数据中不需要的部分进行裁剪,以减小数据量和提高处理效率包括:

6.根据权利要求1所述的基于遥感解译实现耕地种植用途管控的方法,其特征在于,所述影像标注:对光谱影像数据和样本数据进行特征提取,生成数据集和标签集包括:

7.根据权利要求1所述的基于遥感解译实现耕地种植用途管控的方法,其特征在于,所述模型训练:基于数据集和标签集通过卷积神经网络进行训练,生成具有分类识别能力的光谱识别模型包括:

8.根据权利要求7所述的基于遥感解译实现耕地种植用途管控的方法,其特征在于,所述数据融合:将专题图与已有的包括承包地、三调耕地和二区划定在内的矢量数据进行数据融合,形成识别精度更高的专题图包括:


技术总结
本申请提供一种基于遥感解译实现耕地种植用途管控的方法,包括1)数据采集;2)影像预处理;3)影像标注;4)模型训练;5)专题图制作;6)数据融合;7)生成管控一张图。本申请的基于遥感解译实现耕地种植用途管控的方法,通过对遥感数据进行特征提取,并建立基于深度卷积神经网络的识别模型,能够快速实现大规模地块与农作物的自动识别。同时,利用管控系统中的矢量数据进行图层融合、空间分析,实现了基于地理信息的耕地种植用途准确、规范的管控,为农业生产提供了坚实的支撑。

技术研发人员:王怀採,李修庆,王先红
受保护的技术使用者:湖南盛鼎科技发展有限责任公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/14
文档序号 : 【 40000101 】

技术研发人员:王怀採,李修庆,王先红
技术所有人:湖南盛鼎科技发展有限责任公司

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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王怀採李修庆王先红湖南盛鼎科技发展有限责任公司
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