摘要
本发明涉及图像识别领域,可应用于金融科技、医疗健康等业务系统平台中,揭露了一种多波段遥感图作物识别方法、装置、设备及介质,所述方法包括:根据获取的多波段遥感影像数据生成多时相时序数据序列,并对多时相时序数据序列进行标准化处理,提取标准影像数据的像素邻域,并根据像素邻域生成若干个像素数据块,对像素数据块进行拼接,得到时序特征图像,对获取的标准条形图像进行随机遮蔽,并对预设的特征提取模型进行数据增强,得到作物识别模型,利用获取的作物种类信息和作物识别模型对时序特征图像进行卷积,得到图像作物种类,根据图像作物种类生成地块作物分布图。本发明提高了对于多波段遥感图作物识别的精度、适应性以及稳定性。
技术关键词
作物识别方法
多波段遥感影像
时序特征
特征提取模型
图像
作物生长形态
邻域
动态变化特征
序列
池化特征
卷积特征
遥感影像数据
像素点
处理器
样本
系统为您推荐了相关专利信息
三维虚拟模型
三维点云数据
图像特征提取
封闭轮廓
扫描设备
图像轮廓识别方法
标记
轮廓面积
轮廓识别装置
全局二值化
PS转炉
ARIMA模型
直方图均衡化
进程
像素
品质评价方法
葡萄干
多任务深度学习模型
品质评价模型
表面图像数据