一种利用高光谱技术的烟田面积及种植密度测算方法与流程

本发明涉及烟草识别，尤其涉及一种利用高光谱技术的烟田面积及种植密度测算方法。

背景技术：

1、现有对烟田面积及种植密度测算常用的方法主要采用人工测绘及实地种植烟草株距信息实现烟草密度测算。使用人工测绘得出烟田种植面积，根据种植情况统计种植区域烟草株数，根据测绘得出的面积及株数得出烟田种植密度，存在种植株距不均等等情况，整体测算存在一定偏差，密度测算相对耗时较长，对大范围烟田面积测算需耗费较大人力物力实现，误差相对较大。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种利用高光谱技术的烟田面积及种植密度测算方法，以解决如何提高大范围烟田面积测算效率的技术问题。

2、本发明是采用以下技术方案实现的：一种利用高光谱技术的烟田面积及种植密度测算方法，包括如下步骤：

3、s1：获取烟草遥感图像；

4、s2：将烟草遥感图像输入测算模型；

5、s3：测算模型采用聚类的slic算法，对烟草遥感图像进行特征选取和阈值选取，得到单株烟草的分割提取图，并实现烟田面积和种植密度的测算。

6、进一步的，步骤s1具体为：通过无人机获取待识别区域的遥感光学图像数据，所述遥感光学图像数据空间分辨率小于等于1.37cm，且包含有rgb三波段。

7、进一步的，所述测算模块包括检测模型和分割模型，通过检测模型和分割模型分别输出检测结果和分割结果，并根据检测结果和分割结果计算需求数据。

8、进一步的，所述需求数据包括烟田当中烟草的品种类型、种植密度、种植行距、种植株距和种植面积。

9、进一步的，所述检测模型采用da-yolov5xp检测模型，通过da-yolov5xp检测模型输出烟草遥感图像的检测结果，所述检测结果包括行空间坐标、株数、株空间坐标和外轮廓。

10、进一步的，所述分割模型采用slic分割模型，通过slic分割模型输出烟草遥感图像的分割结果，所述分割结果包括株数和外轮廓。

11、进一步的，烟草的品种类型计算方法如下：

12、其中，pij表示第i株烟草为第j类的概率；

13、烟草的种植行距计算方法如下：

14、

15、烟草的种植株距计算方法如下：

16、其中，wi表示第i行的宽度；

17、烟草的种植面积计算方法如下：

18、s＝λ1×s外轮廓+λ2×n株数×d行×d株；

19、烟草的种植密度计算方法如下：

20、ρ种植密度＝n株数/s；其中，n株数为烟草总株数：n株数＝λ1×n检测+λ2×n分割，λ1，λ2为权重参数。

21、进一步的，所述测算模型的测算结果包括记录烟草空间位置和品种类型信息的文本文档，以及带有检测框的烟草分割小图。

22、进一步的，采用边缘召回率对slic分割模型进行评价。

23、本发明的有益效果在于：本发明使用无人机遥感光学图像，并采用聚类的slic算法，经过特征选取和阈值选取，得到单株烟草的分割提取图，进而实现烟田面积及种植密度的测算，可有效提高大范围烟田面积测算的效率。

技术特征：

1.一种利用高光谱技术的烟田面积及种植密度测算方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种利用高光谱技术的烟田面积及种植密度测算方法，其特征在于，步骤s1具体为：通过无人机获取待识别区域的遥感光学图像数据，所述遥感光学图像数据空间分辨率小于等于1.37cm，且包含有rgb三波段。

3.如权利要求1所述的一种利用高光谱技术的烟田面积及种植密度测算方法，其特征在于，所述测算模块包括检测模型和分割模型，通过检测模型和分割模型分别输出检测结果和分割结果，并根据检测结果和分割结果计算需求数据。

4.如权利要求3所述的一种利用高光谱技术的烟田面积及种植密度测算方法，其特征在于，所述需求数据包括烟田当中烟草的品种类型、种植密度、种植行距、种植株距和种植面积。

5.如权利要求4所述的一种利用高光谱技术的烟田面积及种植密度测算方法，其特征在于，所述检测模型采用da-yolov5xp检测模型，通过da-yolov5xp检测模型输出烟草遥感图像的检测结果，所述检测结果包括行空间坐标、株数、株空间坐标和外轮廓。

6.如权利要求5所述的一种利用高光谱技术的烟田面积及种植密度测算方法，其特征在于，所述分割模型采用slic分割模型，通过slic分割模型输出烟草遥感图像的分割结果，所述分割结果包括株数和外轮廓。

7.如权利要求6所述的一种利用高光谱技术的烟田面积及种植密度测算方法，其特征在于，烟草的品种类型计算方法如下：

8.如权利要求1所述的一种利用高光谱技术的烟田面积及种植密度测算方法，其特征在于，所述测算模型的测算结果包括记录烟草空间位置和品种类型信息的文本文档，以及带有检测框的烟草分割小图。

9.如权利要求6所述的一种利用高光谱技术的烟田面积及种植密度测算方法，其特征在于，采用边缘召回率对slic分割模型进行评价。

技术总结
本发明公开了一种利用高光谱技术的烟田面积及种植密度测算方法，包括如下步骤：S1：获取烟草遥感图像；S2：将烟草遥感图像输入测算模型；S3：测算模型采用聚类的SLIC算法，对烟草遥感图像进行特征选取和阈值选取，得到单株烟草的分割提取图，并实现烟田面积和种植密度的测算。本发明对遥感光学图像，使用聚类的SLIC算法，经过特征选取和阈值选取，得到单株烟草的分割提取图，进而实现烟田面积及种植密度的测算，可有效提高大范围烟田面积测算的效率。

技术研发人员：张宗锦,熊维亮,毛敏,杨军伟,潘兴兵,杨章明,李斌,谢云波,曹新彬,刘永建,鲁黎明,罗旭,简思春,康杭辉
受保护的技术使用者：四川省烟草公司攀枝花市公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15