本申请涉及农业技术领域，本申请提供一种基于遥感影像的桑树种植区域识别方法、装置、设备及存储介质，所述基于遥感影像的桑树种植区域识别方法包括以下步骤：获取桑树种植区域以及附近区域的前期遥感影像，对所述前期遥感影像进行处理，获得完整遥感影像；对所述完整遥感影像进行特征提取，获得与桑树对应的特征集T1＝(x1、x2、x3)；基于聚类算法，对所述特征集T1＝(x1、x2、x3)进行归类，得到所述桑树的类别信息；基于所述所述桑树的类别信息，对所述桑树进行预定操作，本申请结合遥感影像，判定桑树生长情况，保证了桑树的良好生长。保证了桑树的良好生长。保证了桑树的良好生长。
【技术实现步骤摘要】
基于遥感影像的桑树种植区域识别方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及基于遥感影像的桑树种植区域识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着科技的发展，遥感在农业中的应用也越来越普遍，传统农业看天看地看作物，例如，目前的农业种植中，种植户需要经常性的在田间地头监测作物种植面积与长势，即通过自身观察苗木作物的生长状态好坏，然后施以对应的动作，例如，观察到作物叶片发黄，则需要对作物施加肥料，观察到作物叶片有虫眼等，则需要施肥。
[0003]上述传统人工测量观察方法，耗时长，效率低。田间调查取样一个小时，只能完成200亩左右。基于此，在桑树种植中，如何利用遥感影像助力桑树的区域发展，是本领域技术人员亟待解决的技术问题，而桑树的区域发展，主要是对桑树生长状况进行评估，针对桑树的生长问题，进行解决。
技术实现思路
[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种基于遥感影像的桑树种植区域识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有桑树良好生长的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于遥感影像的桑树种植区域识别方法，所述基于遥感影像的桑树种植区域识别方法包括以下步骤：
[0006]获取桑树种植区域以及附近区域的前期遥感影像，对所述前期遥感影像进行处理，获得完整遥感影像；
[0007]对所述完整遥感影像进行特征提取，获得与桑树对应的特征集T1＝(x1、x2、x3)；
[0008]基于聚类算法，对所述特征集T1＝(x1、x2、x3)进行归类，得到所述桑树的类别信息；
[0009]基于所述所述桑树的类别信息，对所述桑树进行预定操作，其中，x1为桑树整体区域，x2为桑树叶片区域大小，x3为桑树叶片实存面积，预定操作包括施肥、施药、给水中的一个或几个。
[0010]在本申请提供的基于遥感影像的桑树种植区域识别方法中，所述获取桑树种植区域以及附近区域的前期遥感影像，对所述前期遥感影像进行处理，获得完整遥感影像，包括：
[0011]获取桑树种植区域以及附近区域的前期遥感影像，对所述前期遥感影像进行图像校正，获得第一遥感影像；
[0012]对所述第一遥感影像进行图像增强，获得所述完整遥感影像。
[0013]在本申请提供的基于遥感影像的桑树种植区域识别方法中，所述对所述第一遥感影像进行图像增强，获得所述完整遥感影像，包括：
[0014]对所述第一遥感影像进行频率域增强，得到第二遥感影像；
[0015]对所述第二遥感影像进行加法运算，得到第三遥感影像；
[0016]对所述第三遥感影像进行减法运算，得到所述完整遥感影像；
[0017]其中，所述频率域增强包括：将所述第一遥感图像f(x，y)基于傅里叶变换为频率域图像F(u，v)；
[0018]基于滤波器H(u，v)对所述频率域图像F(u，v)的频谱成分进行增强得到图像G(u，v)；
[0019]基于傅里叶逆变将G(u，v)变换为原图像，得到增强后的所述第二遥感图像。
[0020]在本申请提供的基于遥感影像的桑树种植区域识别方法中，所述对所述第二遥感影像进行加法运算，得到第三遥感影像；对所述第三遥感影像进行减法运算，得到所述完整遥感影像，包括：
[0021]将所述第二遥感影像记为两幅图像为f1(x，y)与f2(x，y)，则fc(x，y)＝a[f1(x，y)+f2(x，y)]_，fc(x，y)作为加法运算后的所述第三遥感图像，其中，a为第二遥感影像记为图像数量，a＝2；
[0022]将所述第三遥感影像记为两幅图像为f1(x，y)与f2(x，y)，则fd(x，y)＝a{[f1(x，y)+f2(x，y)]+b}，fd(x，y)作为减法运算后的所述完整遥感图像，其中，a为第三遥感影像记为图像数量，a＝2。
[0023]在本申请提供的基于遥感影像的桑树种植区域识别方法中，所述对所述完整遥感影像进行特征提取，获得与桑树对应的特征集T1＝(x1、x2、x3)，包括：
[0024]将所述完整遥感影像灰度化，采用Gamma校正法对灰度化的图像进行颜色空间的标准化；
[0025]计算标准化后的图像中每个像素的梯度，将标准化后的图像划分成像素单元，统计每个像素单元的梯度直方图；
[0026]将每几个像素单元组成一个像素块，一个像素块中的所有像素单元的特征描述符串联起来，得到所述像素块的HOG特征描述符；
[0027]将所述完整遥感图像内的所有像素块的HOG特征描述符串联，得到所述完整遥感图像的HOG特征描述符，将所述完整遥感图像的HOG特征描述符作为与桑树对应的特征集T1＝(x1、x2、x3)。
[0028]在本申请提供的基于遥感影像的桑树种植区域识别方法中，基于聚类算法，对所述特征集T1＝(x1、x2、x3)进行归类，得到所述桑树的类别信息，包括：
[0029]设置K个特征空间内的点作为聚类中心，对所述特征集T1＝(x1、x2、x3)中的每一个特征计算到K个中心的距离；
[0030]重新计算每个聚类的新中心点，确定计算得出的所述新中心点与原中心点相同，则结束，确定出所述桑树的类别信息。
[0031]在本申请提供的基于遥感影像的桑树种植区域识别方法中，所述设置K个特征空间内的点作为聚类中心，对所述特征集T1＝(x1、x2、x3)中的每一个特征计算到K个中心的距离，包括：
[0032]设置p(p1、p2、p3)为所述特征空间内的点为所述原中心点，将所述特征集T1＝(x1、x2、x3)输入式：
[0033]，
[0034]计算得到所述特征集T1＝(x1、x2、x3)中的每一个特征计算到K个中心的距离，其中，d为距离，n为维度向量，k为原中心点量。
[0035]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于遥感影像的桑树种植区域识别装置，所述基于遥感影像的桑树种植区域识别装置包括：遥感影像处理模块，用于获取桑树种植区域以及附近区域的前期遥感影像，对所述前期遥感影像进行处理，获得完整遥感影像；遥感影像特征处理模块，用于对所述完整遥感影像进行特征提取，获得与桑树对应的特征集T1＝(x1、x2、x3)；归类模块，用于基于聚类算法，对所述特征集T1＝(x1、x2、x3)进行归类，得到所述桑树的类别信息；待操作模块，用于基于所述所述桑树的类别信息，对所述桑树进行预定操作，其中，x1为桑树整体区域，x2为桑树叶片区域大小，x3为桑树叶片实存面积，预定操作包括施肥、施药、给水中的一个或几个。
[0036]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于遥感影像的桑树种植区域识别设备，所述基于遥感影像的桑树种植区域识别设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的基于遥感影像的桑树种植区域识别程序，其中所述基于遥感影像的桑树种植区域识别程序被所述处理器执行时，实现如上述的基于遥感影像的桑树种植区域识别方法的步骤。
[003本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于遥感影像的桑树种植区域识别方法，其特征在于，所述基于遥感影像的桑树种植区域识别方法包括以下步骤：获取桑树种植区域以及附近区域的前期遥感影像，对所述前期遥感影像进行处理，获得完整遥感影像；对所述完整遥感影像进行特征提取，获得与桑树对应的特征集T1＝(x1、x2、x3)；基于聚类算法，对所述特征集T1＝(x1、x2、x3)进行归类，得到所述桑树的类别信息；基于所述所述桑树的类别信息，对所述桑树进行预定操作，其中，x1为桑树整体区域，x2为桑树叶片区域大小，x3为桑树叶片实存面积，预定操作包括施肥、施药、给水中的一个或几个。2.如权利要求1所述的基于遥感影像的桑树种植区域识别方法，其特征在于，所述获取桑树种植区域以及附近区域的前期遥感影像，对所述前期遥感影像进行处理，获得完整遥感影像，包括：获取桑树种植区域以及附近区域的前期遥感影像，对所述前期遥感影像进行图像校正，获得第一遥感影像；对所述第一遥感影像进行图像增强，获得所述完整遥感影像。3.如权利要求1所述的基于遥感影像的桑树种植区域识别方法，其特征在于，所述对所述第一遥感影像进行图像增强，获得所述完整遥感影像，包括：对所述第一遥感影像进行频率域增强，得到第二遥感影像；对所述第二遥感影像进行加法运算，得到第三遥感影像；对所述第三遥感影像进行减法运算，得到所述完整遥感影像；其中，所述频率域增强包括：将所述第一遥感图像f(x，y)基于傅里叶变换为频率域图像F(u，v)；基于滤波器H(u，v)对所述频率域图像F(u，v)的频谱成分进行增强得到图像G(u，v)；基于傅里叶逆变将G(u，v)变换为原图像，得到增强后的所述第二遥感图像。4.如权利要求3所述的基于遥感影像的桑树种植区域识别方法，其特征在于，所述对所述第二遥感影像进行加法运算，得到第三遥感影像；对所述第三遥感影像进行减法运算，得到所述完整遥感影像，包括：将所述第二遥感影像记为两幅图像为f1(x，y)与f2(x，y)，则fc(x，y)＝a[f1(x，y)+f2(x，y)]，fc(x，y)作为加法运算后的所述第三遥感图像，其中，a为第二遥感影像记为图像数量，a＝2；将所述第三遥感影像记为两幅图像为f1(x，y)与f2(x，y)，则fd(x，y)＝a{[f1(x，y)+f2(x，y)]+b}，fd(x，y)作为减法运算后的所述完整遥感图像，其中，a为第三遥感影像记为图像数量，a＝2。5.如权利要求1所述的基于遥感影像的桑树种植区域识别方法，其特征在于，所述对所述完整遥感影像进行特征提取，获得与桑树对应的特征集T1＝(x1、x2、x3)，包括：将所述完整遥感影像灰度化，采用Gamma校正法对灰度化的图像进行颜色空间的标准化；计算标准化后的图像中每个像素的梯度，将标准化后的图像划分成像素单元，统计每个像...
【专利技术属性】
技术研发人员：张家玫，杨芸，
申请(专利权)人：张家玫，
类型：发明
国别省市：
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