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申请/专利权人：中国农业大学
摘要：本申请涉及一种基于遥感的香蕉估产方法、装置、电子设备和存储介质，其中所述基于遥感的香蕉估产方法包括：获取香蕉的田块尺度的遥感影像；使用融合K均值聚类和形态学操作的自动去云算法去除所述遥感影像中的云和云阴影；使用基于皮尔逊相关系数时空耦合的最优特征选择策略，选取各时期最佳植被指数特征；将所述各时期的最佳植被指数特征输入训练好的支持向量回归SVR估产模型，得到预估产量。本申请融合K均值聚类和形态学操作的自动去云算法能有效检测出遥感影像中的云和云阴影区域，消除了云和云阴影对作物估产准确性的影响。
主权项：1.一种基于遥感的香蕉估产方法，其特征在于，包括：获取香蕉的田块尺度的遥感影像；使用融合K均值聚类和形态学操作的自动去云算法去除所述遥感影像中的云和云阴影；使用基于皮尔逊相关系数时空耦合的最优特征选择策略，选取各时期最佳植被指数特征；将所述各时期的最佳植被指数特征输入训练好的支持向量回归SVR估产模型，得到预估产量；所述使用基于皮尔逊相关系数时空耦合的最优特征选择策略，选取各时期最佳植被指数特征，包括：步骤1、计算同时期不同植被指数间的相关关系和不同时期各植被指数间的相关关系；并计算各时期植被指数特征与产量之间的关系；步骤2、根据公式，计算所述各时期不同植被指数的最大特征因子，记录所述最大特征因子对应的第一时期及与所述第一时期对应的植被指数特征；步骤3、去除所述第一时期和与第一时期对应的植被指数特征，计算剩余各时期不同植被指数的最大特征因子，记录所述最大特征因子对应的第二时期及与所述第二时期对应的植被指数特征；再将所述第二时期确定为新的所述第一时期，并将与所述第二时期对应的植被指数特征确定为新的所述与第一时期对应的植被指数特征；其中，剩余各时期不同植被指数的最大特征因子由公式；表示所述剩余各时期的植被指数特征与所述第一时期对应的植被指数特征的关系；表示所述剩余各时期植被指数特征与产量之间的关系；表示所述剩余各时期中同时期不同植被指数间的相关关系；示所述剩余各时期中不同时期各植被指数间的相关关系；步骤4、重复执行上述步骤3，直到选取各时期对应的最佳植被指数特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业大学 基于遥感的香蕉估产方法、装置、电子设备和存储介质
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