基于遥感影像的倒伏水稻识别方法与装置

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基本信息

案例ID：174746

技术顾问：Dawn。 - 1年经验 - 中科禾信遥感科技(苏州)有限公司

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项目名称：基于遥感影像的倒伏水稻识别方法与装置

所属行业：工具 - 地图

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案例介绍

1.一种基于遥感影像的倒伏水稻识别方法,其特征在于,包括以下步骤：S1：影像获取与处理,获取待识别区内发生倒伏后的遥感影像,所述遥感影像包括蓝光、绿光、红光、近红外波段；S2：计算遥感影像上的NDVI、NDWI、纹理Mean值、RVI；其中,ρred、ρgreen、ρnir分别为红光波段、绿光波段和近红外波段像元反射率值；其中,P(i,j)表示灰度联合矩阵中第i行j列的元素,μ表示P(i,j)的均值,N为像元个数；S3：根据图像拍摄日期判断水稻处于抽穗期或者乳熟期；S4：若图像中的水稻处于抽穗期,则S41：使用阈值判断NDVI值：T1<NDVI<T2,若条件为否则像元标识为水体或建筑,若条件为真则进行S42判断；S42：使用阈值判断RVI值：T3<RVI<T4,若条件为否则像元标识为其他绿色植被,若条件为真则进行S43判断；S43：设定条件ρred>T5且ρnir>T6且(ρred-ρblue)>T7,若条件为否则像元标识为正常水稻,若条件为真则像元标识为倒伏水稻；S5：若图像中的水稻处于乳熟期,则S51：使用阈值判断NDVI值：A1<NDVI<A2,若条件为否则像元标识为水体或建筑,若条件为真则进行S52判断；S52：设定条件NDWI<A3且ρgreen>A4,若条件为否则像元标识为其他绿色植被,若条件为真则进行S53判断；S53：设定条件ρred>A5且A6>Mean>A7,若条件为否则像元标识为正常水稻,若条件为真则像元标识为倒伏水稻；S6：将S43和S53识别得到的像元进行聚类,形成完整图像。