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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京師范大學(xué)申請(qǐng)的專利一種作物倒伏自動(dòng)識(shí)別方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116310864B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310137820.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/13；該發(fā)明授權(quán)一種作物倒伏自動(dòng)識(shí)別方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì)是由朱秀芳;郭銳設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-02-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種作物倒伏自動(dòng)識(shí)別方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)一種作物倒伏自動(dòng)識(shí)別方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及作物倒伏識(shí)別領(lǐng)域，通過(guò)獲取待識(shí)別區(qū)域?yàn)?zāi)害前后的哨兵1號(hào)數(shù)據(jù)和哨兵2號(hào)數(shù)據(jù)，對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，構(gòu)成波段差值特征集、指數(shù)特征集和紋理特征集，利用遞歸特征消除法對(duì)上述特征集進(jìn)行特征篩選，并根據(jù)篩選后的特征集，利用孤立森林算法確定災(zāi)后未被水體淹沒(méi)的作物覆蓋區(qū)域內(nèi)的倒伏樣本和非倒伏樣本；根據(jù)倒伏樣本和非倒伏樣本，利用監(jiān)督分類器提取災(zāi)后未被水體淹沒(méi)的作物覆蓋區(qū)域內(nèi)的倒伏范圍。本發(fā)明中提出了先基于孤立森林算法自動(dòng)化提取倒伏樣本和非倒伏樣本，再基于隨機(jī)森林監(jiān)督分類器確定倒伏范圍的算法，提高了作物倒伏識(shí)別的精度。

本發(fā)明授權(quán)一種作物倒伏自動(dòng)識(shí)別方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種作物倒伏自動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，包括：獲取待識(shí)別區(qū)域的災(zāi)害前哨兵1號(hào)數(shù)據(jù)、災(zāi)害前哨兵2號(hào)數(shù)據(jù)、災(zāi)害后哨兵1號(hào)數(shù)據(jù)和災(zāi)害后哨兵2號(hào)數(shù)據(jù)；所述待識(shí)別區(qū)域?yàn)榘l(fā)生災(zāi)害的作物生長(zhǎng)區(qū)域；根據(jù)所述災(zāi)害前哨兵1號(hào)數(shù)據(jù)、所述災(zāi)害前哨兵2號(hào)數(shù)據(jù)、所述災(zāi)害后哨兵1號(hào)數(shù)據(jù)和所述災(zāi)害后哨兵2號(hào)數(shù)據(jù)，計(jì)算特征集；所述特征集包括波段差值特征集、指數(shù)差值特征集和紋理特征集；利用遞歸特征消除法對(duì)所述波段差值特征集、所述指數(shù)差值特征集和紋理特征集進(jìn)行特征篩選，得到篩選后的特征集；根據(jù)所述篩選后的特征集，利用孤立森林算法確定災(zāi)后未被水體淹沒(méi)的作物覆蓋區(qū)域內(nèi)的倒伏樣本和非倒伏樣本，具體包括：將所述篩選后的特征集中與所述災(zāi)后未被水體淹沒(méi)的作物覆蓋區(qū)域的像元對(duì)應(yīng)的數(shù)值輸入至孤立森林算法，得到每個(gè)像元的歸一化異常得分；根據(jù)每個(gè)像元的所述歸一化異常得分，確定歸一化異常得分直方圖；根據(jù)所述歸一化異常得分將所述災(zāi)后未被水體淹沒(méi)的作物覆蓋區(qū)域的像元按升序排序且劃分為n組像元集；計(jì)算每組所述像元集的變異系數(shù)，將n個(gè)變異系數(shù)擬合為變異系數(shù)曲線；根據(jù)所述變異系數(shù)曲線計(jì)算像元的變異系數(shù)貢獻(xiàn)率；去除n組像元集中累計(jì)變異系數(shù)貢獻(xiàn)率小于0.99的像元集，得到純化作物像元組；根據(jù)所述變異系數(shù)貢獻(xiàn)率在所述純化作物像元組中確定倒伏樣本和非倒伏樣本；倒伏樣本為直方圖百分位在[%，%]區(qū)間的像元，非倒伏樣本為直方圖百分位在[，%]區(qū)間的像元；為變異系數(shù)貢獻(xiàn)率為0.99處的歸一化異常得分直方圖的百分位；所述災(zāi)后未被水體淹沒(méi)的作物覆蓋區(qū)域的確定過(guò)程，具體包括：獲取DynamicWorld數(shù)據(jù)集以及所述災(zāi)害后哨兵2號(hào)數(shù)據(jù)的特征數(shù)據(jù)集；所述特征數(shù)據(jù)集包括所述災(zāi)害后哨兵2號(hào)數(shù)據(jù)的第二波段數(shù)據(jù)和第二指數(shù)數(shù)據(jù)；所述第二指數(shù)數(shù)據(jù)包括歸一化植被指數(shù)、增強(qiáng)型植被指數(shù)、紅邊位置指數(shù)、修正紅邊歸一化植被指數(shù)和地表水體指數(shù)；所述第二波段數(shù)據(jù)為多光譜遙感數(shù)據(jù)；根據(jù)所述DynamicWorld數(shù)據(jù)集確定初始耕地覆蓋數(shù)據(jù)；根據(jù)所述初始耕地覆蓋數(shù)據(jù)，得到初始耕地覆蓋范圍；利用ISODATA算法對(duì)所述特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行非監(jiān)督分類，得到分類結(jié)果；在所述分類結(jié)果中選取歸一化植被指數(shù)平均值最小和雙極化水指數(shù)平均值最大的一類作為水體類型；在所述初始耕地覆蓋范圍去除所述水體類型，得到災(zāi)后未被水體淹沒(méi)的作物覆蓋區(qū)域；根據(jù)所述倒伏樣本和所述非倒伏樣本，利用隨機(jī)森林監(jiān)督分類器提取所述災(zāi)后未被水體淹沒(méi)的作物覆蓋區(qū)域內(nèi)的倒伏范圍。

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