[发明专利]一种农作物分类方法及系统有效
| 申请号： | 201811183874.X | 申请日： | 2018-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN109409261B | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 张锦水;刘红利;潘耀忠;段雅鸣;许晴 | 申请（专利权）人： | 北京师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 程华 |
| 地址： | 100000 北京市海淀区新街*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种农作物分类方法及系统。所述分类方法包括：根据历史多时相中分影像以及历史农作物物候历数据构建历史农作物标记样本；根据现势多时相高分影像以及当前农作物物候历数据构建高精度小区域现势农作物标记样本；根据ResNet模型以及PSPNet模型建立遥感网络RSNet模型；根据历史训练样本对遥感网络RSNet模型进行预训练，建立预训练遥感网络RSNet模型；根据现势训练样本对预训练遥感网络RSNet模型进行微调，建立微调遥感网络RSNet模型；建立最优预训练遥感网络RSNet模型以及最优微调遥感网络RSNet模型；根据最优预训练遥感网络RSNet模型以及所述最优微调遥感网络RSNet模型对所述农作物进行分类。采用本发明所提供的分类方法及系统能够降低训练样本选择工作量，提高分类效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 农作物 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种农作物分类方法，其特征在于，包括：获取历史年份大范围区域内的历史多时相中分影像以及历史农作物物候历数据；所述大范围为省及省以上区域面积；根据所述历史多时相中分影像以及所述历史农作物物候历数据构建历史农作物标记样本；所述历史农作物标记样本包括历史训练样本以及历史验证样本，所述历史训练样本为85％，所述历史验证样本为15％；获取当前年份小区域的现势多时相高分影像以及当前农作物物候历数据；所述小区域为多个县的县区域面积；根据所述现势多时相高分影像以及所述当前农作物物候历数据构建高精度小区域现势农作物标记样本；所述高精度小区域现势农作物标记样本包括现势训练样本以及现势验证样本，所述现势训练样本为85％，所述现势验证样本为15％；根据残差网络ResNet模型以及金字塔池化网络PSPNet模型建立遥感网络RSNet模型；所述遥感网络RSNet模型为多光谱遥感影像农作物“端到端”分类的模型；根据所述历史训练样本对所述遥感网络RSNet模型进行预训练，建立预训练遥感网络RSNet模型；对所述预训练遥感网络RSNet模型进行精度评价，建立最优预训练遥感网络RSNet模型；根据所述现势训练样本对所述预训练遥感网络RSNet模型进行微调，建立微调遥感网络RSNet模型；对所述微调遥感网络RSNet模型进行精度评价，建立最优微调遥感网络RSNet模型；根据所述最优预训练遥感网络RSNet模型以及所述最优微调遥感网络RSNet模型对所述农作物进行分类。
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