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申请/专利权人：中国农业大学
摘要：本申请公开了一种冬小麦分蘖数监测方法、设备及产品，涉及农业监测领域，该方法包括获取地面实测分蘖数据和无人机高光谱小麦冠层高光谱影像；对无人机高光谱小麦冠层高光谱影像进行近红外光谱自适应增强预处理；对光谱增强的影像进行基于误差像元修正法与极化分割法的自适应图像分割；从含有作物信息的掩膜图像中提取特征数据，并构建多角度的图谱特征库；利用多策略融合的优化灰狼搜索算法从图谱特征库中筛选目标特征；利用目标特征和地面实测分蘖数据，采用支持向量机SVM模型，构建并训练冬小麦分蘖数预测模型；利用冬小麦分蘖数预测模型对研究区进行分蘖数反演。本申请能够提高冬小麦分蘖数监测的准确性和效率。
主权项：1.一种冬小麦分蘖数监测方法，其特征在于，所述冬小麦分蘖数监测方法包括：获取地面实测分蘖数据和无人机高光谱小麦冠层高光谱影像；对无人机高光谱小麦冠层高光谱影像进行近红外光谱自适应增强预处理；所述光谱增强预处理用于根据近红外光谱矩阵确定植被密集度指标，再根据植被密集度指标确定植被密集度梯度等级；之后根据植被密集度梯度等级确定自适应增强因子，最后根据自适应增强因子实现光谱增强；对光谱增强的影像进行基于误差像元修正法与极化分割法的自适应图像分割，得到含有作物信息的掩膜图像；从含有作物信息的掩膜图像中提取特征数据，并构建多角度的图谱特征库；所述特征数据包括：光谱特征、纹理特征、颜色特征以及形状特征；利用多策略融合的优化灰狼搜索算法从图谱特征库中筛选目标特征；利用目标特征和地面实测分蘖数据，采用支持向量机SVM模型，构建并训练冬小麦分蘖数预测模型；利用冬小麦分蘖数预测模型对研究区进行分蘖数反演。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业大学 一种冬小麦分蘖数监测方法、设备及产品
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