【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农田信息科学领域，具体是基于改进特征强化语义分割的农田面积测定方法。
技术介绍
1、随着全球科技快速发展，农业工作者的生产模式发生了很大的变化，例如智慧农业的出现。智慧农业通过遥感、物联网等技术对农田信息中的作物生长情况、土壤肥力、病虫害状况和灌溉情况精准监测和分析，从而提高效率。对于灌溉情况最需要的农田面积计算，传统的卫星遥感和人工测绘具有效率低，成本高和滞后性等问题。相较于卫星遥感和人工测绘，无人机在中小范围农田面积计算中展现出其独特优势，其厘米级影像精度与操作便利性既能降低采集成本，又可实现高频次动态监测。因此，本专利技术提出了一种基于无人机航拍图像并自动计算农田面积的新方法。
2、传统的无人机面积计算方法主要基于图像处理技术和几何公式，而图像中计算区域的提取主要依靠人工手动提取。如利用无人机采集图像并结合高斯面积公式计算农田面积，这类方法原理相对简单，对于复杂的情况，计算精度可能会受到一定影响。对于传统几何方法改进，还可以通过对无人机的焦距、探测器尺寸、俯仰和滚动角以及航空相机与目标所在点的相对仰角的获...
【技术保护点】
1.一种基于G-Lap算法的边界判定和语义分割的农田面积测定方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，构建的多场景农田图像集为水稻，小麦，休耕以及其他农田作物场景下的农田，且图像中有完整农田包裹的边缘特征。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，采集的图像为三通道的RGB图像。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，通过G-Lap算法对农田边缘进行边界判定的方法为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，使用Laplac...
【技术特征摘要】
1.一种基于g-lap算法的边界判定和语义分割的农田面积测定方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，构建的多场景农田图像集为水稻，小麦，休耕以及其他农田作物场景下的农田，且图像中有完整农田包裹的边缘特征。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，采集的图像为三通道的rgb图像。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，通过g-lap算法对农田边缘进行边界判定的方法为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，使用laplacian算子增强完整农田包裹的边界的方法为：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述导向滤波的方法为：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，通过导向滤波进行对原先的农田rgb图像进行边界判定的方法为：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，农田的边界得标注：在农田边界的高值区域的基础上，通过形态学的膨胀和腐蚀操作的组合，实现边界的有效连...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏忠洲，陈凯，许智蕾，陈俊龙，张小杰，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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