[发明专利]一种田块垄作特征提取方法及装置

权利要求书

1.一种田块垄作特征提取方法，其特征在于，包括：

获取全色遥感影像，并对所述全色遥感影像进行Laplace计算和二值化，得到田垄线条图像；

采用图像细化方法对所述田垄线条图像中的田垄线条进行细化，得到线条中心线；

将所述线条中心线截断为线段，并根据预设曲率阈值对所述线段进行筛选，得到直线段；其中，计算所述线条中心线中每一像素的连接度，对所述连接度大于或等于第一预定阈值的像素进行删除，以截断所述线条中心线为N个线段；获取像素数量大于第二预定阈值的所述线段；计算所述线段的曲率，将所述曲率大于预设曲率阈值的线段，确定为直线段；其中，根据所述线段的像素数量和所述线段的两个端点连接而成的直线对应的像素数量的比值，计算所述线段的曲率；

获取光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得田块图像；

根据所述直线段和所述田块图像，计算所述田块图像中的田块对应的垄长、垄距和垄向。

2.根据权利要求1所述的一种田块垄作特征提取方法，其特征在于，所述获取全色遥感影像，并对所述全色遥感影像进行Laplace计算和二值化，得到田垄线条图像的步骤包括：

获取全色遥感影像，采用Laplace滤波模板对所述全色遥感影像进行Laplace计算；

将经过Laplace计算之后的所述全色遥感影像的像素值与阈值0比较，进行所述全色遥感影像的二值化处理，得到田垄线条图像；其中，所述像素值大于所述阈值0时，所述像素值设定为1，所述像素值小于所述阈值0时，所述像素值设定为0。

3.根据权利要求1所述的一种田块垄作特征提取方法，其特征在于，所述获取光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得田块图像的步骤包括：

获取光学遥感卫星图像，将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的田块识别模型，获得田块图像；

其中，训练所述田块识别模型包括：

对光学遥感卫星样本图像勾勒出田块边界，得到田块样本数据；

将所述光学遥感卫星样本图像作为输入，所述田块样本数据作为输出，输入到FCIS深度学习网络进行训练学习，得到田块识别模型。

4.根据权利要求1所述的一种田块垄作特征提取方法，其特征在于，所述根据所述直线段和所述田块图像，计算所述田块图像中的田块对应的垄长、垄距和垄向的步骤包括：

获取所述直线段对应的第一图层和所述田块图像对应的第二图层，将所述第一图层和所述第二图层根据经纬度匹配，确定所述田块图像中的田块对应的所述直线段；

计算每一所述直线段的像素数，得到每一所述直线段的垄长，将所述垄长中的最大垄长作为所述田块的垄长；

计算每一所述直线段和左右相邻的线段之间的距离，将所述距离的中位数作为所述田块的垄距；

计算每一所述直线段的角度，将所述角度的中位数作为所述田块的垄向。

5.一种田块垄作特征提取装置，其特征在于，包括：

线条图像单元，用于获取全色遥感影像，并对所述全色遥感影像进行Laplace计算和二值化，得到田垄线条图像；

细化单元，用于采用图像细化方法对所述田垄线条图像中的田垄线条进行细化，得到线条中心线；

截断和筛选单元，用于将所述线条中心线截断为线段，并根据预设曲率阈值对所述线段进行筛选，得到直线段；其中，计算所述线条中心线中每一像素的连接度，对所述连接度大于或等于第一预定阈值的像素进行删除，以截断所述线条中心线为N个线段；获取像素数量大于第二预定阈值的所述线段；计算所述线段的曲率，将所述曲率大于预设曲率阈值的线段，确定为直线段；其中，根据所述线段的像素数量和所述线段的两个端点连接而成的直线对应的像素数量的比值，计算所述线段的曲率；

识别田块单元，用于获取光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得田块图像；

计算单元，用于根据所述直线段和所述田块图像，计算所述田块图像中的田块对应的垄长、垄距和垄向。