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申请/专利权人：浙江科技大学;中国科学院空天信息创新研究院
摘要：本发明公开了一种基于少样本的农业地块水稻种植信息提取方法，其特征在于，提取方法包括以下步骤：步骤一：水稻种植信息提取的数据获取；步骤二：待提取区域时序数据预处理；步骤三：基于时序数据进行水稻地块识别的特征构建；步骤四：基于待提取区域上一年度的农业地块信息、本年度待提取区域的小规模实地采样和布雷柯蒂斯距离筛选待提取区域的可信标签地块数据；步骤五：利用可信标签地块数据集中的可信标签和步骤三中构建的特征进行水稻地块识别，生成水稻分布结果图以及水稻分布置信度结果图。本发明在获取农业地块水稻种植信息时具有较高的时效性，且能够减少资源消耗和样本数量。
主权项：1.一种基于少样本的农业地块水稻种植信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：水稻种植信息提取的数据获取：包括获取待提取区域上一年度的农业地块信息、本年度待提取区域的时序数据以及本年度待提取区域的小规模实地采样；步骤二：待提取区域时序数据预处理，包括选取时间窗口、处理缺失值和滤波平滑处理；步骤三：基于时序数据进行水稻地块识别的特征构建；步骤四：基于待提取区域上一年度的农业地块信息、本年度待提取区域的小规模实地采样和布雷柯蒂斯距离筛选待提取区域的可信标签地块数据；步骤五：利用可信标签地块数据中的可信标签和步骤三中构建的特征进行水稻地块识别，生成水稻分布结果图以及水稻分布置信度结果图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江科技大学 中国科学院空天信息创新研究院 一种基于少样本的农业地块水稻种植信息提取方法
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