摘要
本发明公开了基于图像识别的土壤肥力智能评估方法及系统及系统,涉及数据处理技术领域,包括:获得待评估区域的土地图像信息,其中,所述土地图像信息包括待测区域的多光谱图像、热成像图像以及RGB图像;对所述土地图像信息进行图像预处理,根据所述多光谱图像进行植被覆盖与健康评估:根据所述RGB图像对土壤特性进行推测:根据热成像图像的温度分布,推测土壤表层的湿度变化,识别干旱区域和水分充足区域;将RGB图像的高分辨率纹理特征、多光谱图像的光谱信息和热成像图像的温度分布的推测结果整合,生成综合分析结果;再根据综合分析结果对土壤类型进行分类和肥力等级评估。本发明解决现有技术在进行土壤肥力智能评估需要工作人员去实地取样考查的问题,达到提高土壤肥力评估效率的技术效果。
技术关键词
智能评估方法
多光谱
土壤有机质含量
高分辨率纹理
纹理特征
植被
热成像
直方图均衡化
局部纹理模式
图像采集模块
智能评估系统
集成学习模型
集成学习方法
孔隙结构
多源信息融合
生成训练数据
灰度共生矩阵
分析模块
系统为您推荐了相关专利信息
苹果片
多光谱成像
FCM算法
初始聚类中心
条状结构
地理信息数据采集
水文数据分析
数据分析模型
数据分析单元
特征值
数字高程模型
深度学习融合
多源遥感数据
多光谱遥感影像
纹理特征
溃疡性结肠炎
智能评估方法
克罗恩病
三维点云数据
连续性
切割方法
夹层结构
轨迹
采集岩心
结构稳定性评估