[发明专利]植被识别方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种植被识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取待识别地理区域对应的图像数据，其中，所述图像数据包括红绿蓝三波段对应的三色波段数据和红边范围内波段对应的红边波段数据；

将所述图像数据输入预设植被识别模型进行识别，得到所述图像数据对应的植被识别结果。

2.如权利要求1所述的植被识别方法，其特征在于，所述将所述图像数据输入预设植被识别模型进行识别，得到所述图像数据对应的植被识别结果的步骤包括：

将所述三色波段数据输入所述预设植被识别模型中的第一特征编码网络进行编码，得到第一特征编码结果；

将所述红边波段数据输入所述预设植被识别模型中的第二特征编码网络进行编码，得到第二特征编码结果；

将所述第一特征编码结果和所述第二特征编码结果进行合并后输入所述预设植被识别模型中的解码网络进行解码，得到所述图像数据对应的植被识别结果。

3.如权利要求1所述的植被识别方法，其特征在于，当所述植被识别结果为表征所述图像数据中各个像素点是否属于植被区域的语义图时，

所述将所述图像数据输入预设植被识别模型进行识别，得到所述图像数据对应的植被识别结果的步骤之后，还包括：

在识别得到所述待识别地理区域在不同时间点的图像数据对应的语义图后，对各所述语义图进行对比，得到在后时间点的语义图相对于在前时间点的语义图的变化区域；

根据所述变化区域的变化类别在所述在后时间点的语义图中进行变化标记后，输出各时间点的语义图。

4.如权利要求1所述的植被识别方法，其特征在于，当所述植被识别结果为表征所述图像数据中各个像素点是否属于植被区域的结果时，

所述将所述图像数据输入预设植被识别模型进行识别，得到所述图像数据对应的植被识别结果的步骤之后，还包括：

根据所述植被识别结果统计所述图像数据中属于植被区域的像素点数；

将所述像素点数除以所述图像数据的像素点总数得到所述待识别地理区域中的植被区域面积占比。

5.如权利要求4所述的植被识别方法，其特征在于，所述将所述像素点数除以所述图像数据的像素点总数得到所述待识别地理区域中的植被区域面积占比的步骤之后，还包括：

在基于所述待识别地理区域在不同时间点的图像数据得到不同时间点的植被区域面积占比后，将各所述植被区域面积占比进行可视化输出。

6.如权利要求1所述的植被识别方法，其特征在于，所述获取待识别地理区域对应的图像数据的步骤之前，还包括：

获取与待标注的低分辨率图像对应相同实际区域的高分辨率图像，并获取所述高分辨率图像中的第一标注区域，其中，所述低分辨率图像的分辨率低于所述高分辨率图像的分辨率；

将所述第一标注区域映射到所述低分辨率图像中，得到所述低分辨率图像中的第二标注区域；

对所述低分辨率图像中所述第二标注区域进行标注得到图像标注数据；

将所述低分辨率图像和所述图像标注数据作为训练数据，并采用多条所述训练数据对待训练的植被识别模型进行训练，得到所述预设植被识别模型。

7.如权利要求1至6任一项所述的植被识别方法，其特征在于，所述红边范围内波段至少包括哨兵2号Band5、Band6和Band7中的一种或多种。

8.一种植被识别装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待识别地理区域对应的图像数据，其中，所述图像数据包括红绿蓝三波段对应的三色波段数据和红边范围内波段对应的红边波段数据；

识别模块，用于将所述图像数据输入预设植被识别模型进行识别，得到所述图像数据对应的植被识别结果。

9.一种植被识别设备，其特征在于，所述植被识别设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的植被识别程序，所述植被识别程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的植被识别方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有植被识别程序，所述植被识别程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的植被识别方法的步骤。