摘要
本发明公开一种基于无人机高光谱图像的农作物生长变化检测方法及设备,包括:采集高光谱图像数据并进行预处理,构建双时序配对高光谱图像数据集;构建农作物生长变化检测初始模型;将双时序配对高光谱图像输入到农作物生长变化检测初始模型中,计算损失函数值并执行反向传播,通过多轮优化获得农作物生长变化检测模型;将双时序配对高光谱图像输入到农作物生长变化检测模型中,输出反映作物生长变化的灰度图。本发明基于线性注意力机制,通过参数化空间位置权重表建模,增强对作物区域与背景的区分能力;在多尺度线性注意力模块中融合多尺度捕获局部空间纹理和加强全局光谱–空间关联,实现多时相高光谱信息的高效融合与精确变化检测。
技术关键词
无人机高光谱
变化检测方法
变化检测模型
联合特征提取
编码模块
高光谱图像数据
时序
注意力
空间结构
判别模块
通道
高光谱成像设备
线性
编码机制
多尺度
Softmax函数
并行处理结构
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音频生成方法
文本识别
编码向量
计算机可执行指令
多阶段
图像地理定位方法
坐标
编码特征
多模态
文本特征向量
影像变化检测方法
跨层特征
全局平均池化
自定义模块
非线性
路径计算方法
回归预测方法
表达式
数学
算法模块