(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210723183.4 (22)申请日 2022.06.24 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114782832 A (43)申请公布日 2022.07.22 (73)专利权人 中国农业科 学院农业资源与农业 区划研究所 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街 12号 (72)发明人 宋茜　贾楠　查燕　钱建平　冷佩　 王虹扬　 (74)专利代理 机构 北京英创嘉友知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11447 专利代理师 曹寒梅(51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) 审查员 董洪梅 (54)发明名称 农作物提取方法、 装置、 可读存储介质及电 子设备 (57)摘要 本公开涉及一种农作物提取方法、 装置、 可 读存储介质及电子设备。 方法包括： 根据目标遥 感数据， 构建目标农作物的生长初期时间序列、 生长中期时间序列及生长末期时间序列； 确定生 长初期时间序列与生长中期时间序列之间的差 异， 得第一差异特征图， 确定生长中期时间序列 与生长末期时间序列之间的差异， 得第二差异特 征图； 根据第一差异特征图和第二差异特征图对 目标农作物进行分割提取。 这样， 根据具有代表 性的生长差异特征， 即可实现农作物的分割提 取， 方便快捷， 降低对先验知识与经验的依赖， 结 果可信度高。 在对目标农作物进行分割提取时， 既考虑到农作物随时间生长产生的光谱特征变 化， 也避免引入冗余数据导致新的不确定性， 保 证分割提取的准确度。 权利要求书3页 说明书11页 附图6页 CN 114782832 B 2022.11.04 CN 114782832 B 1.一种农作物提取 方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标区域的目标遥感数据； 根据所述目标遥感数据的目标光谱波段和目标植被指数， 获取所述目标区域的多时相 数据集； 根据目标农作物所处地理区域、 所述地理区域的气候条件以及所述目标农作物的物候 特征， 从所述多时相数据集中确定所述 目标区域中目标农作物的目标生长初期时间序列、 目标生长中期时间序列以及目标生长末期时间序列； 确定所述目标生长初期时间序列与 所述目标生长中期时间序列之间的差异， 得到第 一 差异特征图， 并确定所述 目标生长中期时间序列与目标生长末期时间序列之间的差异， 得 到第二差异特 征图； 将所述第一差异特征图和所述第 二差异特征图输入到目标分割 模型中， 以对所述目标 区域中所述目标农作物进行分割提取； 其中， 所述目标分割模型包括： 第一分支网络、 第二分支网络以及分割模块； 其中， 所述第 一分支网络， 用于根据所述第一差异特征图， 确定所述目标农作物在生长 初期和生长中期的第一 生长波谱特 征； 所述第二分支网络， 用于根据所述第二差异特征图， 确定所述目标农作物在生长中期 和生长末期的第二 生长波谱特 征； 所述分割模块， 与所述第 一分支网络、 所述第 二分支网络分别连接， 用于根据所述第一 生长波谱特征和所述第二生长波谱特征， 对所述目标区域中所述目标农作物进行分割提 取。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述目标分割模型还 包括： 第一注意力网络、 第二注意力网络以及融合网络； 其中， 所述第 一注意力网络， 与所述第一分支网络连接， 用于对所述第 一生长波谱特征 进行目标农作物特 征提取， 得到第一注意力特 征； 所述第二注意力网络， 与所述第二分支网络连接， 用于对所述第二生长波谱特征进行 目标农作物特 征提取， 得到第二注意力特 征； 所述融合网络， 与所述第 一注意力网络、 所述第 二注意力网络分别连接， 用于对所述第 一注意力特 征和所述第二注意力特 征进行特征融合， 得到融合特 征； 所述分割模块， 与所述融合网络连接， 用于根据 所述第一生长波谱特征、 所述第 二生长 波谱特征以及所述融合特 征， 对所述目标区域中所述目标农作物进行分割提取。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述目标分割 模型通过以下训练方式训练 得到： 获取样本区域的样本 遥感数据和所述样本 遥感数据中样本农作物的分割提取 结果； 根据所述样本遥感数据， 构建所述样本区域中所述样本农作物的样本生长初期时间序 列、 样本生长中期时间序列以及样本生长末期时间序列； 确定所述样本生长初期时间序列与 所述样本生长中期时间序列之间的差异， 得到第 三 差异特征图， 并确定所述样本生长中期时间序列与样本生长末期时间序列之间的差异， 得 到第四差异特 征图；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114782832 B 2通过将所述第 三差异特征图作为所述第 一分支网络的输入， 将所述第四差异特征图作 为所述第二分支网络的输入， 将所述第一分支网络的输出作为所述第一注意力网络的输 入， 将所述第二分支网络的输出作为所述第二注意力网络的输入， 将所述第一注意力网络 的输出和所述第二注 意力网络的输出作为所述融合网络的输入， 将所述融合网络的输出作 为所述分割模块的输入， 将所述样本农作物的分割提取结果作为所述分割模块的目标输出 的方式进行模型训练， 以得到所述目标分割模型。 4.根据权利要求1 ‑3中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述第一分支网络， 用于通过 滑动窗口检测方法对所述第一差异特征图进 行特征提取， 以得到所述目标农作 物在生长初 期和生长中期的第一 生长波谱特 征； 所述第二分支网络， 用于通过滑动窗口检测方法对所述第二差异特征图进行特征提 取， 以得到所述目标农作物在生长中期和生长末期的第二 生长波谱特 征。 5.一种农作物提取装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于获取目标区域的目标遥感数据； 构建模块， 用于根据所述第一获取模块获取到的所述目标遥感数据， 构建所述目标区 域中目标农作物的目标生长初期时间序列、 目标生长中期时间序列以及目标生长末期时间 序列； 第一确定模块， 用于确定所述构建模块得到的所述目标生长初期时间序列与 所述目标 生长中期时间序列之间的差异， 得到第一差异特征图， 并确定所述构建模块得到的所述 目 标生长中期时间序列 与目标生长末期时间序列之间的差异， 得到第二差异特 征图； 提取模块， 用于将所述第 一确定模块确定出的所述第 一差异特征图和所述第 二差异特 征图输入到目标分割模型中， 以对所述目标区域中所述目标农作物进行分割提取； 其中， 所述构建模块包括： 获取子模块， 用于根据所述目标遥感数据的目标光谱波段和目标植被指数， 获取所述 目标区域的多时相数据集； 确定子模块， 用于根据目标农作物所处地理区域、 所述地理区域的气候条件以及所述 目标农作 物的物候特征， 从所述多时相数据集中确定所述目标区域中目标农作 物的目标生 长初期时间序列、 目标生长中期时间序列以及目标生长末期时间序列； 所述目标分割模型包括： 第一分支网络、 第二分支网络以及分割模块； 其中， 所述第 一分支网络， 用于根据所述第一差异特征图， 确定所述目标农作物在生长 初期和生长中期的第一 生长波谱特 征； 所述第二分支网络， 用于根据所述第二差异特征图， 确定所述目标农作物在生长中期 和生长末期的第二 生长波谱特 征； 所述分割模块， 与所述第 一分支网络、 所述第 二分支网络分别连接， 用于根据所述第一 生长波谱特征和所述第二生长波谱特征， 对所述目标区域中所述目标农作物进行分割提 取。 6.一种非临时性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 处理器执行时实现权利要求1 ‑4中任一项所述方法的步骤。 7.一种电子设备， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114782832 B 3