[发明专利]一种农作物科学测产方法及系统在审
| 申请号： | 201910080635.X | 申请日： | 2019-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN109784300A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 姚廷尉;高青山 | 申请（专利权）人： | 中国平安财产保险股份有限公司四川分公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06Q10/04;G06Q40/08 |
| 代理公司： | 成都华风专利事务所(普通合伙) 51223 | 代理人： | 张巨箭;杜朗宇 |
| 地址： | 610000 四川省成都市武侯区人民南路三段*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种农作物科学测产方法及系统，包括以下步骤：对采集的卫星影像图像进行预处理；通过卷积神经网络模型对预处理后的卫星影像图像进行识别；对识别结果经过处理后，再与GIS地理信息结合计算得到植被种植区域的数据信息；计算各个种植区域的植被指数等级以及各个种植区域内各个植被指数等级所占比例；计算出各个种植区域中各个植被等级的产量。能够高效率高精度的测定油菜种植面积和分布，以及油菜的预测产量等多项关键数据，为理赔提供了科学的数据支持；降低了人力成本，避免了统计结果因受人力因素干扰较大等多种不确定性影响，提高了统计结果的可靠性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 种植区域 预处理 卫星影像图像 农作物科学 统计结果 植被指数 卷积神经网络 不确定性 关键数据 人力成本 人力因素 数据信息 数据支持 油菜种植 植被种植 高效率 面积和 油菜 采集 植被 预测 | ||
【主权项】：
1.一种农作物科学测产方法，其特征在于：包括以下步骤：对采集的卫星影像图像进行预处理；通过卷积神经网络模型对预处理后的卫星影像图像进行识别；对识别结果经过处理后，再与GIS地理信息结合计算得到植被种植区域的数据信息；计算各个种植区域的植被指数等级以及各个种植区域内各个植被指数等级所占比例；计算出各个种植区域中各个植被等级的产量。
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