摘要
本发明公开了一种农作物高光谱影像分类方法、装置、设备和介质,涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取待分类农作物高光谱影像;提取待分类农作物高光谱影像中的不同方向和不同尺度的农作物边界纹理特征以及深层空间特征;将农作物边界纹理特征和深层次空间特征进行融合,将融合结果输入到多核支持向量机中进行农作物分类。本发明所获得的农作物边界纹理特征通过从不同方向和不同尺度可以清晰具体地表达位于农作物边界处的混合冠层的特性;通过将农作物边界纹理特征与深层空间特征进行融合,综合利用了深层空间特征的泛化表征优势和边界农作物边界纹理特征的清晰具体表征优势,从而对边界处的农作物分类更加准确。
技术关键词
纹理特征
像素点
Gabor滤波器
卷积神经网络提取
超像素特征
高光谱影像分类
线性迭代聚类
协方差矩阵
多项式核函数
拉格朗日对偶
灰度共生矩阵
特征值
中心误差
图像块
系统为您推荐了相关专利信息
光伏组件表面
效率分析系统
透光率
人工智能模型
时间段
荧光显微成像
CMOS成像传感器
像素点
像素块
图像
卸船作业
像素点
特征点
光流矢量分析
位姿变化信息
图像数据处理方法
深度学习模型
融合特征
码率预测
推导量化参数