摘要
本申请公开了一种土地盐碱化的智能监控方法、装置、系统及存储介质。涉及测量技术领域,借助于土地的化学或物理性质来分析土地的盐碱化程度。其中,方法包括:获取监控区域在多个时间点下的多光谱图像数据,并将监控区域划分为多个候选子区域;基于多个时间点下的多光谱图像数据,确定监控区域和各个候选子区域的盐碱化特征信息;基于确定的盐碱化特征信息,从多个候选子区域中选取与监控区域的相似度大于预定阈值的候选子区域作为样本子区域;基于所有样本子区域的多光谱图像数据,确定监控区域在各个时间点下的特征序列并输入预先训练好的土地盐碱化反演模型,确定监控区域的盐碱度。从而解决了现有技术中存在的基于多光谱图像数据对监控区域分析得到的土地盐碱度准确性低的技术问题。
技术关键词
反演模型
智能监控方法
序列
图像
样本
数据
矩阵
智能监控装置
智能监控系统
记忆
处理器
盐分
多光谱
指数
模块
时序
存储器
程序
指令
关系
系统为您推荐了相关专利信息
样本
损伤预测方法
模型训练模块
数据获取模块
训练系统
语义
局部图像特征
视觉
零样本图像分类
文本编码器
无人机检测方法
文本
标签
深度学习算法
图像特征组合
网络构建方法
生物标记数据
节点
淋巴
生物标记特征
反射式光学系统
自由曲面反射镜
解码模块
图像数据处理器
图像重建系统