摘要
本申请提供了一种基于图像分析的作物产量预测方法及系统,涉及产量预测领域,通过无人机多光谱传感器获取农田多视角遥感影像,并执行空中三角测量与正射校正,获得精确的外方位元素与正射影像。随后,提取植被指数并结合实地测产数据,构建产量回归模型,实现对作物产量的快速预测与分级。为减少多视角亮度不一致且兼顾作物生长特性,本申请引入冠层行向、叶角分布、封闭度等先验信息,采用BRDF模型对影像进行迭代校正,在保障几何精度的同时修正辐射差异。特别地,通过分阶段趋势分析与多轮检测,可及时发现先验冲突并灵活采集增量影像,提升解算稳健性与产量预测精度。本申请可广泛应用于无人机遥感农业监测场景。
技术关键词
作物产量预测方法
影像
点云
农田
元素
图像分析
农作物叶片
太阳入射角
光谱传感器
光度
BRDF模型
无人机多光谱
反射率
双波段
无人机遥感
多视角
监测场景
校正误差
系统为您推荐了相关专利信息
预测运动轨迹
数据智能分析方法
环境感知数据
设备状态数据
参数优化模型