[发明专利]作物物候期预测方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，提供一种作物物候期预测方法、装置、电子设备和存储介质。方法包括：获取待预测作物区域中待预测作物的待预测作物图像；将待预测作物图像输入至物候期预测模型，得到物候期预测模型输出的物候期预测结果。本发明是通过物候期预测模型对待预测作物图像进行物候期预测，从而可以对地块级的待预测作物区域进行物候期预测，且该物候期预测模型是基于样本作物图像和样本作物图像对应的样本物候期预测结果训练得到的，不同物候期的样本图像所包括的作物数量不同，从而既能满足个别物候期对图像精度的要求，又能满足对大面积作物进行物候期预测的需求，确保能够对大面积作物进行物候期预测的同时，提高物候期预测的准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种作物物候期预测方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

物候期是指作物的生长、发育、活动等规律与生物的变化对节候的反应，正在产生这种反应的时候叫物候期。对作物所处的物候期进行预测，可以指导种植、浇水、施肥、防治病虫害、规避风险、合理调配生产资源，从而提高作物的产量和质量，因此，对作物进行物候期预测是十分重要的。

目前，通过遥感技术提取待预测作物区域的植被指数，对作物进行物候期预测，然而，其主要适用于大面积的作物物候期预测，对于地块级的物候期预测不够准确。

发明内容

本发明提供一种作物物候期预测方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中物候期预测准确性低的缺陷，实现高准确性的物候期预测。

本发明提供一种作物物候期预测方法，包括：

获取待预测作物区域中待预测作物的待预测作物图像；

将所述待预测作物图像输入至物候期预测模型，得到所述物候期预测模型输出的物候期预测结果；

其中，所述物候期预测模型是基于样本作物图像和所述样本作物图像对应的样本物候期预测结果训练得到的，所述样本作物图像包括所述待预测作物对应的每个物候期的样本图像，不同物候期的样本图像所包括的作物数量不同。

根据本发明提供的一种作物物候期预测方法，所述样本作物图像包括样本整体图像和样本局部图像；

所述样本整体图像所包括的作物数量大于所述样本局部图像所包括的作物数量。

根据本发明提供的一种作物物候期预测方法，所述待预测作物为玉米；

出苗期的样本图像为所述样本整体图像，乳熟期的样本图像为所述样本整体图像，成熟期的样本图像为所述样本整体图像；

三叶期的样本图像为所述样本局部图像，七叶期的样本图像为所述样本局部图像，拔节期的样本图像为所述样本局部图像，抽穗期的样本图像为所述样本局部图像，吐丝期的样本图像为所述样本局部图像，开花期的样本图像为所述样本局部图像。

根据本发明提供的一种作物物候期预测方法，所述待预测作物为玉米；

所述样本整体图像所包括的作物数量为15至20；

所述样本局部图像所包括的作物数量为3至5。

根据本发明提供的一种作物物候期预测方法，所述将所述待预测作物图像输入至物候期预测模型，得到所述物候期预测模型输出的物候期预测结果，包括：

将所述待预测作物图像输入至所述物候期预测模型的目标检测层，得到所述目标检测层输出的目标区域图像；

将所述目标区域图像输入至所述物候期预测模型的物候期预测层，得到所述物候期预测层输出的物候期预测结果；

其中，所述物候期预测模型是基于所述样本作物图像和所述样本作物图像对应的样本物候期预测结果和样本目标区域训练得到的。