基于深度学习与高分遥感影像的覆膜烟田面积估算系统
技术特征：
1.一种基于深度学习与高分遥感影像的覆膜烟田面积估算系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习与高分遥感影像的覆膜烟田面积估算系统，其特征在于，所述覆膜纹理表达度的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习与高分遥感影像的覆膜烟田面积估算系统，其特征在于，所述根据每个矩阵元素的元素大小及所述覆膜色彩表达度，获取每个矩阵元素的覆膜纹理表达度的方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习与高分遥感影像的覆膜烟田面积估算系统，其特征在于，所述覆膜纹理离散度的获取方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习与高分遥感影像的覆膜烟田面积估算系统，其特征在于，所述最大参考长度的获取方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习与高分遥感影像的覆膜烟田面积估算系统，其特征在于，所述覆膜纹理特征参数的获取方法包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习与高分遥感影像的覆膜烟田面积估算系统，其特征在于，所述烟田图块聚簇的获取方法包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习与高分遥感影像的覆膜烟田面积估算系统，其特征在于，所述滤波烟田遥感图像的获取方法包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于深度学习与高分遥感影像的覆膜烟田面积估算系统，其特征在于，所述覆膜面积的获取方法包括：
10.根据权利要求1所述的一种基于深度学习与高分遥感影像的覆膜烟田面积估算系统，其特征在于，所述烟田图块的获取方法包括：
技术总结
本发明涉及覆膜烟田的图像检测技术领域，具体涉及基于深度学习与高分遥感影像的覆膜烟田面积估算系统。本发明在图像采集模块中获取所有烟田图块及对应灰度游程矩阵；在图像分析模块中分析游程纹理信息从而获取每个烟田图块的覆膜纹理特征参数；在图像处理模块中对所有烟田图块聚类，从而滤波获取覆膜面积。本发明首先对烟田遥感图像进行分块，进一步利用游程信息分析烟田覆膜的色彩信息及纹理分布情况，量化了每个烟田分块的覆膜纹理特征参数，进而将相似覆膜纹理特征的烟田分块聚类以统一滤波，降低滤波过程中因不同烟田内的覆膜纹理差异对图像纹理特征的破坏，提高滤波效果，进而提高对覆膜烟田面积的估算精度。
技术研发人员：王琳,黄风华
受保护的技术使用者：阳光学院
技术研发日：
技术公布日：2024/11/26
文档序号 :
【 40125675 】
技术研发人员：王琳,黄风华
技术所有人：阳光学院
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
技术研发人员：王琳,黄风华
技术所有人：阳光学院
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