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申请/专利权人：中国科学院空天信息创新研究院;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

摘要：本发明提供了一种作物识别模型的训练方法、作物识别方法及装置，可以应用于智能识别技术领域。该方法包括：获取训练样本，训练样本包括样本目标种类作物在基准生长环境中的样本基准生长状态数据、样本目标种类作物在参照生长环境中的样本参照生长状态数据和分类标签；分别对样本基准生长曲线和样本参照生长曲线进行特征提取，得到样本基准生长特征和样本参照生长特征，其中，样本基准生长曲线是基于样本基准生长状态数据确定的，样本参照生长曲线是基于样本参照生长状态数据确定的；基于样本基准生长特征、样本参照生长特征和分类标签，训练作物识别模型，得到训练后的作物识别模型。

主权项：1.一种作物识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本，所述训练样本包括样本目标种类作物在基准生长环境中的样本基准生长状态数据、所述样本目标种类作物在参照生长环境中的样本参照生长状态数据和分类标签，其中，所述参照生长环境的参照环境条件与所述基准生长环境的基准生长条件不同，所述参照环境条件是基于胁迫环境参数确定的，所述分类标签表征所述样本目标种类作物的类型；分别对样本基准生长曲线和样本参照生长曲线进行特征提取，得到样本基准生长特征和样本参照生长特征，其中，所述样本基准生长曲线是基于所述样本基准生长状态数据确定的，所述样本参照生长曲线是基于所述样本参照生长状态数据确定的，所述样本基准生长状态数据包括样本基准雷达数据和样本基准光谱数据，所述样本参照生长状态数据包括样本参照雷达数据和样本参照光谱数据，其中，所述样本参照生长曲线是基于如下操作确定的：根据雷达指数函数处理所述样本参照雷达数据，得到样本参照雷达指数数据，其中，所述样本参照雷达指数数据表征所述样本目标种类作物的生长密集状态；根据光谱指数函数处理所述样本参照光谱数据，得到样本参照光谱指数数据，其中，所述样本参照光谱指数数据表征所述样本目标种类作物的水分含量状态；根据所述样本目标种类作物在参照生长环境中的样本参照雷达指数数据，确定与所述胁迫环境参数对应的第一子参照生长曲线；根据所述样本目标种类作物在参照生长环境中的样本参照光谱指数数据，确定与所述胁迫环境参数对应的第二子参照生长曲线；根据所述第一子参照生长曲线和所述第二子参照生长曲线，确定所述样本目标种类作物的所述样本参照生长曲线；其中，所述样本基准生长曲线是基于如下操作确定的：确定地块区域内的像元数量，其中，所述样本目标种类作物在所述地块区域中生长；根据所述地块区域内的像元数量以及每个像元上的样本基准雷达指数数据，得到所述地块区域上的雷达平均值，其中，所述样本基准雷达指数数据是基于对所述样本基准雷达数据处理得到的；利用样条插值函数处理所述雷达平均值，得到雷达指数时序数据；对所述雷达指数时序数据进行重建，生成第一子基准生长曲线；根据所述地块区域内的像元数量以及每个像元上的样本基准光谱指数数据，得到所述地块区域上的光谱平均值，其中，所述样本基准光谱指数数据是基于对所述样本基准光谱数据处理得到的；利用所述样条插值函数处理所述光谱平均值，得到光谱指数时序数据；对所述光谱指数时序数据进行重建，生成第二子基准生长曲线；根据所述第一子基准生长曲线和所述第二子基准生长曲线，得到所述样本目标种类作物的所述样本基准生长曲线；基于所述样本基准生长特征、所述样本参照生长特征和所述分类标签，训练作物识别模型，得到训练后的作物识别模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 作物识别模型的训练方法、作物识别方法及装置