【技术实现步骤摘要】
本申请涉及但不限于图像识别，尤其涉及一种基于多源数据的农田地块识别方法、装置及设备。
技术介绍
1、目前，在实际农业信息服务应用中，农业地块信息获取的主流方法包括实地测量调查和依靠专业人员基于高分辨率影像目视解译，此过程消耗人力物力，成本高且更新困难。随着卷积神经网络(convolutional neural networks，cnn)在图像目标检测、场景分类等领域取得了显著的进展，越来越多的研究者开始将cnn应用于遥感影像的语义分割任务中。由于利用cnn处理时需要将输入图像调整为固定尺寸，而且无法有效地利用图像中像素之间的上下文信息，从而降低了识别的农田地块的精度。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例至少提供一种基于多源数据的农田地块识别方法、装置及设备。
2、本申请实施例的技术方案是这样实现的：
3、第一方面，本申请实施例提供一种基于多源数据的农田地块识别方法，包括：获取研究区域的第一遥感数据和第二遥感数据；其中，第二遥感数据的分辨率高于第一遥感数据的分辨...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据的农田地块识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一类目标区域、所述第二遥感数据以及第二目标模型，生成所述目标区域对应的目标类别分块，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一类目标地块包括规则耕地地块；所述第二目标模型包括第一语义分割模型；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一类目标地块包括林间耕地地块；所述至少一类目标区域包括林草区域和耕地区域；所述第二目标模型包括第二语义分割模型；
5.根据权利要求2所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据的农田地块识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一类目标区域、所述第二遥感数据以及第二目标模型，生成所述目标区域对应的目标类别分块，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一类目标地块包括规则耕地地块；所述第二目标模型包括第一语义分割模型；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一类目标地块包括林间耕地地块；所述至少一类目标区域包括林草区域和耕地区域；所述第二目标模型包括第二语义分割模型；
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一类目标地块包括梯田耕地地块；所述第二目标模型包括第三语义分割模型；
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：董文，卢怡行，张新，张金钟，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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