一种结合水稻光谱信息和三维结构信息的水稻产量预测方法技术

本发明专利技术涉及一种结合水稻光谱信息和三维结构信息的水稻产量预测方法，包括：获得水稻的光谱信息和三维结构信息；使用运动结构算法识别遥感数字影像图像或者多光谱遥感影像图像中的特征点，并通过检测特征点在多个图像序列的运动结合前方交会法来估计特征点在图像真实场景中的位置，并将其渲染为稀疏的三维点云；再通过多视角立体视觉算法对稀疏的三维点云加密来重建反映大多数集合场景细节的密集三维点云；提取水稻点云基本特征，作为水稻三维结构信息进行运算的参数；构建水稻产量预测模型，并对预测模型进行评估，通过完成评估的预测模型对水稻产量进行预测。本发明专利技术增加了模型中自变量的信息量，提高了预测模型的精度和稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及遥感，尤其涉及一种结合水稻光谱信息和三维结构信息的水稻产量预测方法。

技术介绍

1、目前，从多光谱遥感影像中提取的多光谱植被指数或遥感数字影像中的可见光指标指数构建的一元线性回归模型或一元非线性回归模型等简单经验预测模型被广泛用于水稻产量预测，具体是以辐射标定板的反射率为基础，将采集的多光谱遥感影像通过经验线性校正法将多光谱影像中每个波段的信号值转换为波段的反射率。辐射标定板一般为漫反射体，对于不同的波段具有较为恒定的反射率，而数字影像一般不进行辐射标定，而是进行归一化处理来将数据映射到特定的范围内，消除不同特征之间的量纲差异；多光谱影像和数字影像经过辐射校正后采用运动结构(sfm)算法和多视角立体视觉(mvs)算法完成对影像的拼接；一般情况下，该步骤可以通过现有的软件完成，然后将拼接完成的多光谱影像和数字影像中各个波段的影像进行不同组合运算来获得不同的多光谱植被指数和可见光植被指数，最后将得到的这些植被指数分别作为自变量，水稻的产量数据作为因变量来构建水稻产量的预测模型；但是，对于单独使用光谱指数或者可见光指数来预测水稻的产量，由于影响水稻本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种结合水稻光谱信息和三维结构信息的水稻产量预测方法，其特征在于：所述预测方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种结合水稻光谱信息和三维结构信息的水稻产量预测方法，其特征在于：所述使用运动结构算法识别遥感数字影像图像或者多光谱遥感影像图像中的特征点，并通过检测特征点在多个图像序列的运动结合前方交会法来估计特征点在图像真实场景中的位置，并将其渲染为稀疏的三维点云包括：

3.根据权利要求2所述的一种结合水稻光谱信息和三维结构信息的水稻产量预测方法，其特征在于：所述再通过多视角立体视觉算法对稀疏的三维点云加密来重建反映大多数集合场景细节的密集三维点云包括：

<...

【技术特征摘要】

1.一种结合水稻光谱信息和三维结构信息的水稻产量预测方法，其特征在于：所述预测方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种结合水稻光谱信息和三维结构信息的水稻产量预测方法，其特征在于：所述使用运动结构算法识别遥感数字影像图像或者多光谱遥感影像图像中的特征点，并通过检测特征点在多个图像序列的运动结合前方交会法来估计特征点在图像真实场景中的位置，并将其渲染为稀疏的三维点云包括：

3.根据权利要求2所述的一种结合水稻光谱信息和三维结构信息的水稻产量预测方法，其特征在于：所述再通过多视角立体视觉算...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏勇，杨博，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：