(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210450240.6 (22)申请日 2022.04.27 (71)申请人 山东省农业科 学院 地址 250100 山东省济南市历城区工业北 路202号 (72)发明人 牛鲁燕　侯学会　王风云　崔太昌　 韩冬锐　王菲　 (74)专利代理 机构 北京东方盛凡知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11562 专利代理师 贾耀淇 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/20(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于遥感图像的棉花生长状态检测系 统 (57)摘要 本发明公开了一种基于遥感图像的棉花生 长状态检测系统， 包括： 遥感图像处理模块、 生长 环境反演模块、 人工智 能模块、 预测模块及检测 模块， 其中， 所述人工智 能模块分别与所述遥感 图像处理模块、 所述生长环境处理模块连接， 所 述预测模块 分别与所述人工智能模块、 所述检测 模块连接， 本发明能够实时掌握棉花的长势， 实 现大面积监测管理， 同时满足现代农业发展的要 求。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 114842336 A 2022.08.02 CN 114842336 A 1.一种基于遥感图像的棉花生长状态检测系统， 其特征在于， 包括： 遥感图像处理模 块、 生长环 境反演模块、 人工智能模块、 预测模块及检测模块， 其中， 所述人工智能模块分别 与所述遥感 图像处理模块、 所述生长环境处理模块连接， 所述预测模块分别与所述人工智 能模块、 所述检测模块连接； 所述遥感图像处 理模块， 用于对遥感图像进行 预处理； 所述生长环境反演模块， 用于对棉花 生长环境数据进行反演， 生成环境图像； 所述人工智能模块， 基于环境图像对所述预处理后的遥感图像进行校正， 得到新的遥 感图像； 所述预测模块， 基于环境图像预测棉花 最优生长状态； 所述检测模块， 基于棉花最优生长状态对所述新的的遥感图像进行检测， 得到棉花生 长状态以实现棉花 生长状态检测。 2.根据权利要求1所述的基于遥感图像的棉花生长状态检测系统， 其特征在于， 所述遥 感图像处理模块包括辐 射校正模块和几何校正模块， 其中， 所述辐 射校正模块用于对图像 进行辐射校正， 所述几何校正模块用来对遥感图像进行几何校正。 3.根据权利要求1所述的基于遥感图像的棉花生长状态检测系统， 其特征在于， 所述棉 花生长环境数据包括： 土壤数据、 湿度数据及温度数据。 4.根据权利要求3所述的基于遥感图像的棉花生长状态检测系统， 其特征在于， 所述生 长环境反演模块包括： 分析模块和 转化模块， 其中所述分析模块用于对所述生长环境数据 中的不同成分进 行分析， 所述转化模块用于通过预设光照条件及不同成分在不同波段的吸 收系数， 反演生成光谱图像， 将光谱图像转 化成环境图像。 5.根据权利要求4所述的基于遥感图像的棉花生长状态检测系统， 其特征在于， 所述人 工智能模块包括： 匹配模块和转化模块， 其中， 所述匹配模块用于对 所述环境图像及遥感图 像进行区域匹配， 所述转化模块基于匹配结果建立环境图像与遥感图像之间的映射关系， 根据映射关系对遥感图像进行转换， 生成新的遥感图像。 6.根据权利要求1所述的基于遥感图像的棉花生长状态检测系统， 其特征在于， 棉花生 长状态包括 健康状态、 亚 健康状态， 不 健康状态。 7.根据权利要求5所述的基于遥感图像的棉花生长状态检测系统， 其特征在于， 对所述 新的遥感图像进行识别包括： 构建模块和识别模块， 其中， 所述构建模块用于构建神经网络 模型， 所述识别模块通过神经网络模型对所述新的遥感图像进 行识别， 得到生长状态数值， 其中所述神经网络模型采用卷积神经网络模型。 8.根据权利要求1所述的基于遥感图像的棉花生长状态检测系统， 其特征在于， 所述预 测模块包括学习模块和预测模块， 所述学习模块用于构建预测模型， 并对预测模型进行训 练， 所述预测模块用于通过预测模型对所述环境图像预测得到最优生长状态， 得到最优生 长状态数值。 9.根据权利要求8所述的基于遥感图像的棉花生长状态检测系统， 其特征在于， 所述检 测模块包括： 等级划分模块和判断模块， 其中， 所述等级划分模块用于基于所述最优生长状 态数值进行等级划分， 所述判断模块基于所述等级划分结果对生长状态数值进行判断， 得 到棉花的生长状态。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114842336 A 2一种基于遥感图像的棉花生长状态检测系统 技术领域 [0001]本发明属于图像识别技术领域， 特别是涉及一种基于遥感图像的棉花生长状态检 测系统。 背景技术 [0002]由于农作物播种范围广、 品种多， 其产量 受外界因素影响大(如： 耕作方式、 农田管 理、 气候、 土壤肥力等因素都会影响到农作 物的产量)， 为了提高农作物的产量， 人们常常对 农作物的生长状态进行监测管理， 以便于及时做出调控。 传统的农作物生长状态监测管理 主要凭借人们日积月累的经验来实现， 不便于实时掌握农作物长势， 在进行大面积监测管 理时， 传统的监测管理方法存在着效率低、 精度差、 费用高等不足， 无法满足现代农业发展 的要求， 不能适应当今高速发展的社会。 发明内容 [0003]本发明的目的是提供一种基于遥感图像的棉花生长状态检测系统， 以解决上述现 有技术存在的问题。 [0004]为实现上述目的， 本发明提供了一种基于遥感图像的棉花生长状态检测系统， 包 括： 遥感图像处理模块、 生长环境反演模块、 人工智能模块、 预测模块及检测模块， 其中， 所 述人工智能模块分别与所述遥感图像处理模块、 所述生长环境处理模块连接， 所述预测模 块分别与所述人工智能模块、 所述检测模块连接； [0005]所述遥感图像处 理模块， 用于对遥感图像进行 预处理； [0006]所述生长环境反演模块， 用于对棉花 生长环境数据进行反演， 生成环境图像； [0007]所述人工智能模块， 基于环境图像对所述预处理后的遥感图像进行校正， 得到新 的遥感图像； [0008]所述预测模块， 基于环境图像预测棉花 最优生长状态； [0009]所述检测模块， 基于棉花最优生长状态对所述新的的遥感图像进行检测， 得到棉 花生长状态以实现棉花 生长状态检测。 [0010]优选地， 所述遥感图像处理模块包括辐射校正模块和几何校正模块， 其中， 所述辐 射校正模块用于对图像进行辐射校正， 所述几何校正模块用来对遥感图像进行几何校正。 [0011]优选地， 所述棉花 生长环境数据包括： 土壤数据、 湿度数据及温度数据。 [0012]优选地， 所述生长环境反演模块包括： 分析模块和转化模块， 其中所述分析模块用 于对所述生长环境数据中的不同成分进行分析， 所述转化模块用于通过预设光照条件及不 同成分在不同波段的吸 收系数， 反演生成光谱图像， 将光谱图像转 化成环境图像。 [0013]优选地， 所述人工智能模块包括： 匹配模块和转化模块， 其中， 所述匹配模块用于 对所述环境图像及遥感图像进 行区域匹配， 所述转化模块基于匹配结果建立环境图像与遥 感图像之间的映射关系， 根据映射关系对遥感图像进行转换， 生成新的遥感图像。 [0014]优选地， 棉花 生长状态包括 健康状态、 亚 健康状态， 不 健康状态。说　明　书 1/3 页 3 CN 114842336 A 3