(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 202210221911.1 (22)申请日 2022.03.09 (71)申请人 山东原产地信息科技有限公司 地址 256100 山东省淄博市沂源县东里镇 梅家坡社区沿街房1号 (72)发明人 李庆浩　 (74)专利代理 机构 深圳泛航知识产权代理事务 所(普通合伙) 44867 专利代理师 邓爱军 (51)Int.Cl. G06V 20/13(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于卫星遥感图像的农业灾害监测方法和 系统 (57)摘要 本发明涉及基于卫星遥感图像的农业灾害 监测的方法， 包括： (1)获取第一图像步骤， 获取 第一图像， 所述第一图像的每个像素点取值为n 维向量[f1,f2,f3， ...,fn]， 向量中的每个值对 应一个波段band1， band2， band3， …， bandn； (2) 确定分类数量步骤， 确定要生成的类别数量h； (3)第一模型训练步骤， 将第一图像中的每个像 素点输入高斯混合模型GMM进行训练得到第二图 像， 为第二图像的每个像素分配一个像素值， 所 述像素值为1至h中的类别； 以及(4)第一输出分 类结果步骤， 输出第二图像， 本发明涉及领域为 农业领域， 本发明的有益效果在于， 该方法能能 快速找到卫星影像中疑似病虫害的地方， 农业人 员只需要简单的挑选即可快速标记出图像上出 现病虫害的地方， 不仅在很大程度上减轻了人的 工作量， 而且不易遗漏， 为农业的精确管理提供 技术基础。 权利要求书2页 说明书10页 附图6页 CN 114581792 A 2022.06.03 CN 114581792 A 1.基于卫星遥感图像的农业 灾害监测的方法， 包括： (1)获取第一图像步骤， 获取第一图像， 所述第一图像的每个像 素点取值为n维向量[f1, f2,f3， ...,fn]， 向量中的每 个值对应一个波段band1， band2， band3，…， bandn； (2)确定分类数量 步骤， 确定要生成的类别数量h； (3)第一模型训练步骤， 将第一图像 中的每个像素点输入高斯混合模型GMM进行训练得 到第二图像， 为第二图像的每 个像素分配一个 像素值， 所述像素值 为1至h中的类别； 以及 (4)第一输出分类结果 步骤， 输出第二图像。 2.根据权利要求1所述的基于卫星遥感图像的农业灾害监测方法， 其特征在于， 还包 括： (5)确定再分类类别步骤， 对第二图像的h个类别进行分析， 确定h个类别中再分类的具 体类别； (6)确定再分类数量 步骤， 确定所述再分类的具体 类别所要生成的类别数量 k； (7)第二模型训练步骤， 将第二图像 中的部分类别的全部像素点输入高斯混合模型GMM 进行训练得到第三图像， 为第三图像的每个像素分配一个像素值， 所述像素值为1至k中的 类别； (8)第二输出分类结果 步骤， 输出第三图像； (9)迭代步骤， 重复所述 步骤(5)至(8)， 直至收敛； 以及 (10)目标像素合并步骤， 将以上每次步骤(5)得到的目标具体类别中的全部像素合并， 得到目标像素的集 合。 3.根据权利要求1或2所述的基于卫星遥感图像的农业灾害监测方法， 其特征在于， 还 包括： 特征工程步骤， 利用所述第一图像中每个像 素点的波段值band1， band2， band3，…， bandn 中选取任意波段相互 组合计算而生成新特 征。 4.根据权利要求3所述的基于卫星遥感图像的农业灾害监测方法， 其特征在于， 所述特 征工程步骤具体包括： 利用所述第 一图像中每个像素点的波段值band1， band2， band3，…， bandn中选取任意两 个波段相互 组合计算而生成h(h ‑1)/2个新特 征。 5.根据权利要求3所述的基于卫星遥感图像的农业灾害监测方法， 其特征在于， 所述特 征工程步骤具体包括： 选取特定的小窗口在原图像上逐步滑动， 在滑动窗口的范围内对每个波段计算其均 值、 标准差以及取值范围、 熵、 互信息等中的一个或多个， 生 成新的特征， 作为滑窗中心 位置 的一个新特 征。 6.一种基于卫星遥感图像的农业灾害监测装置， 包括： 获取第 一图像单元， 用于获取第 一图像， 所述第一图像的每个像素点取值为n维向量[f1,f2,f3， ...,fn]， 向量中的每个值对 应一个波段band1， band2， band3，…， bandn； 确定分类数量单 元， 用于确定要生成的类别数量h； 第一模型训练单元， 用于将第一图像中的每个像素点输入高斯混合模型GMM进行训练 得到第二图像， 为第二图像的每 个像素分配一个 像素值， 所述像素值 为1至h中的类别； 以及 第一输出分类结果单 元， 用于输出第二图像。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114581792 A 27.根据权利要求6所述的基于卫星遥感图像的农业灾害监测装置， 其特征在于， 还包 括： (5)确定再分类类别单元， 对第二图像的h个类别进行分析， 确定h个类别中再分类的具 体类别； (6)确定再分类数量单 元， 确定所述再分类的具体 类别所要生成的类别数量 k； (7)第二模型训练单元， 将第二图像 中的部分类别的全部像素点输入高斯混合模型GMM 进行训练得到第三图像， 为第三图像的每个像素分配一个像素值， 所述像素值为1至k中的 类别； (8)第二输出分类结果单 元， 输出第三图像； (9)迭代单 元， 重复执 行单元(5)至(8)， 直至收敛； 以及 (10)目标像素合并单元， 将以上每次步骤(5)得到的目标具体类别中的全部像素合并， 得到目标像素的集 合。 8.根据权利要求6或7所述的基于卫星遥感图像的农业灾害监测装置， 其特征在于， 还 包括： 特征工程单元， 用于利用所述第一图像中每个像素点的波段值band1， band2， band3，…， bandn中选取任意波段相互 组合计算而生成新特 征。 9.根据权利要求8所述的基于卫星遥感图像的农业灾害监测装置， 其特征在于， 所述特 征工程单 元具体为： 利用所述第 一图像中每个像素点的波段值band1， band2， band3，…， bandn中选取任意两 个波段相互 组合计算而生成h(h ‑1)/2个新特 征。 10.根据权利要求8所述的基于卫星遥感图像的农业灾害监测装置， 其特征在于， 所述 特征工程单 元具体为： 选取特定的小窗口在原图像上逐步滑动， 在滑动窗口的范围内对每个波段计算其均 值、 标准差以及取值范围、 熵、 互信息等中的一个或多个， 生 成新的特征， 作为滑窗中心 位置 的一个新特 征。 11.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现所述权利要求 1‑5中任一项 所述的 方法的步骤。 12.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器 执行时实现如所述权利要求1 ‑5中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114581792 A 3