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申请/专利权人：中国农业大学
摘要：本发明涉及多光谱无人机草原巡检和机器视觉深度学习检测分割算法技术领域，具体为一种基于无人机多光谱影像的草原空斑检测与牧草补播方法，由无人机搭载多光谱相机，获取草原牧场的多光谱影像数据，使用专业遥感软件分析提取牧场草地盖度和健康状况信息，多种深度学习算法相结合，实现草地空斑区域的检测分割，裸露程度、坐标位置、大小信息的提取。根据分析结果生成补播处方数据，并结合土壤条件和气候因素进行数据优化。将处方数据导入大型植保无人机控制终端，由植保无人机携带播种施肥设备，加载合适数量的种子及肥料，进行精准补播和施肥。该方法可以有效检测草原空斑，实施针对性的牧草补播，促进草原生态系统的恢复与稳定。
主权项：1.一种基于无人机多光谱影像的草原空斑检测与牧草补播方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、根据目标牧场当天的地理环境信息，规划多光谱无人机选择合适的航线，选择最优仿地飞行高度、飞行速度，航向重叠率、旁向重叠率，以确保多光谱影像数据的覆盖范围和质量；S20、通过多光谱相机获取草原牧场的近低空影像数据，并传输至地面处理系统，使用专业遥感软件对获取的多光谱影像数据进行拼接矫正并分析，提取牧场草地盖度和分布状况信息；S30、应用U-Net和DeepLabV3+融合的深度学习算法对影像数据进行处理，实现草地空斑区域的检测与分割，提取空斑的裸露程度、坐标位置和大小信息，生成补播处方数据，并结合土壤条件和气候因素进行数据优化；S40、使用QGISDesktop软件提取分割空斑的多光谱反射信息，结合已获取的NDVI和EVI信息分析映射出空斑的裸露程度，并输出其坐标位置和面积大小信息，生成补播处方图；S50、结合土壤条件和气候因素进行数据优化补播数据，并将处方信息导入至大型植保无人机，由植保无人机携带播种施肥设备，加载合适数量的种子及肥料，进行精准补播和施肥。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业大学 一种基于无人机多光谱影像的草原空斑检测与牧草补播方法
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