一种基于无人机遥感影像和机器学习的玉米出苗率计算方法和系统技术方案

一种基于无人机遥感影像和机器学习的玉米出苗率计算方法和系统，涉及玉米出苗率计算领域。解决了现有无人机遥感影像提取识别玉米苗存在误差，且利用普通的植物成苗率检测方法针对性不强，在初期很难识别玉米苗的问题。方法包括：构建航拍影像数据集；对航拍影像数据集进行波段配准、概略DSM、单张正射影像、镶嵌正射影像、辐射标定后完成拼接；对拼接的图像进行色彩变换获取二值图；根据阈值分割和影像尺度缩放变换提取二值图中玉米特征；根据播种量计算玉米苗数和无人机提取的出苗率；根据随机森林算法和实际出苗率构建玉米出苗率模型，根据玉米出苗率模型获取出苗率。本发明专利技术应用于农业领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及玉米出苗率计算领域，尤其涉及一种基于无人机遥感影像和机器学习的玉米出苗率计算方法。

技术介绍

1、玉米是我国三大主粮作物之一，是重要的粮食和饲料作物。及时获取出苗情况对后续的田间决策与农情管理具有重要指导意义。通常在玉米苗期采用人工计数的方式获得玉米出苗的数量，并以此作为评价雇佣机具和机手作业质量的依据，决定支付机具、机手的作业费用。但对于规模化的田间种植，玉米幼苗数量统计工作量大，效率低下，不利于及时评价，也会因人为判断而产生争议。生产中急需实时、高效、精准、客观的出苗质量评价方法，起到监督机手作业，提升播种质量的目的。随着无人机技术的发展，无人机搭载多光谱成像设备作为一种新的信息获取手段也已经应用于作物的生长监测、调控措施决策和产量预测等领域。

2、传统玉米苗统计方法，多基于行间距、株间距的估算，一方面基于人工测量和估算，耗费时间和人力，另一方面精确度低，无法为下一步措施提供精确的指导。现有的基于无人机遥感影像提取玉米苗数信息的技术中，图像处理中并未处理图像噪声点，图像噪声点可能被误认为是玉米苗，从而导致错误地识别出不存在的玉本文档来自技高网...

【技术保护点】

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2.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感影像和机器学习的玉米出苗率计算方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

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4.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感影像和机器学习的玉米出苗率计算方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于无人机遥感影像和机器学习的玉米出苗率计算方法，其特征在于，所述卷积核函数为：</p>

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【技术特征摘要】

1.一种基于无人机遥感影像和机器学习的玉米出苗率计算方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感影像和机器学习的玉米出苗率计算方法，其特征在于，所述步骤s2包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感影像和机器学习的玉米出苗率计算方法，其特征在于，所述步骤s3包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感影像和机器学习的玉米出苗率计算方法，其特征在于，所述步骤s4包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于无人机遥感影像和机器学习的玉米出苗率计算方法，其特征在于，所述卷积核函数为：

6.根据权利要求1所述的一种基于无人机遥感影像和机器学习的玉米出苗率计算方法，其特征在于，所述s5包括：

7.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张倩，王大成，郭峰，刘思瑶，刘显君，张贺，赵振庆，魏峭嵘，顾仕炜，王子豪，陈艺丹，
申请(专利权)人：东北农业大学，
类型：发明
国别省市：