(19)中华 人民共和国 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 202111650191.2 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 广州极飞科技股份有限公司 地址 510000 广东省广州市天河区高普路 115号C座 (72)发明人 朱卫恒　张园波　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 代理人 张欣欣 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 20/10(2022.01) G06V 10/44(2022.01)G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 作物类别确定方法、 装置、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本发明涉及农业自动化技术领域， 提供了一 种作物类别确定方法、 装置、 电子设备及存储介 质， 所述方法包括： 获取待分析区域的卫星影像； 根据待分析区域的预设边界数据， 在卫星影像中 确定待分析区域中的地块及地块中的像元； 对像 元进行处理， 确定特征提取粒度； 按照特征提取 粒度从卫星影像中提取地块的分类特征， 并按照 分类特征确定地块的作物类别。 本发 明通过准确 确定卫星影像中地块， 并且根据地块中像元确定 特征提取粒度， 按照不同的特征提取粒度进行分 类特征提取， 以根据合适的分类特征准确地确定 地块的作物类别。 权利要求书2页 说明书11页 附图9页 CN 114298229 A 2022.04.08 CN 114298229 A 1.一种作物类别确定方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待分析区域的卫星影 像； 根据所述待分析区域的预设边界数据， 在所述卫星影像中确定所述待分析区域中的地 块及所述 地块中的像元； 对所述像元进行处 理， 确定特 征提取粒度； 按照所述特征提取粒度从所述卫星影像中提取所述地块的分类特征， 并按照所述分类 特征确定所述 地块的作物类别。 2.如权利要求1所述的作物类别确定方法， 其特征在于， 所述卫星影像包括多个像元， 所述根据所述待分析区域的预设边界数据， 在所述卫星影像中确定所述待分析区域中的地 块及所述 地块中的像元的步骤 包括： 将所述预设边界数据和所述卫星影像进行套合， 得到套合图像， 其中， 所述套合图像包 括根据所述预设边界数据形成的地 块； 对于所述卫星影像中的每一所述像元， 根据每一所述像元的坐标判定每一所述像元所 属的地块， 得到所述 地块中的像元。 3.如权利要求2所述的作物类别确定方法， 其特征在于， 所述将所述预设边界数据和所 述卫星影像进行套合， 得到套合图像的步骤 包括： 获取所述预设边界数据的第一 坐标系参数和所述 卫星影像的第二 坐标系参数； 根据所述第 一坐标系参数和所述第 二坐标系参数， 将所述卫星影像对齐所述预设边界 数据； 根据所述预设边界数据中的预设特征点及所述卫星影像中与所述预设特征点对应的 参考特征点， 基于所述预设边界数据， 对 对齐后的所述 卫星影像进行配准； 将所述预设边界数据和配准后的所述 卫星影像进行叠加， 得到所述套合图像。 4.如权利要求1所述的作物类别确定方法， 其特征在于， 所述对所述像元进行处理， 确 定特征提取粒度的步骤 包括： 对所述地块中的像元进行 卷积运算， 得到所述 地块的多个卷积值； 根据多个预设区间及所述多个卷积值， 判断所述 地块是否满足预设 分类条件； 若所述地块满足所述预设 分类条件， 则确定所述特 征提取粒度为地块粒度； 若所述地块不满足所述预设 分类条件， 则确定所述特 征提取粒度为像元 粒度。 5.如权利要求4所述的作物类别确定方法， 其特征在于， 所述根据多个预设区间及所述 多个卷积值， 判断所述 地块是否满足预设 分类条件的步骤 包括： 按照所述多个预设区间对所述多个卷积值进行划分， 并判断所述多个预设区间中是否 存在目标区间， 其中， 所述 目标区间内的卷积值的个数占卷积值总 数的比值超出第一预设 值； 若存在所述目标区间， 则判定所述 地块满足所述预设 分类条件； 若不存在所述目标区间， 则判定所述 地块不满足所述预设 分类条件。 6.如权利要求5所述的作物类别确定方法， 其特征在于， 所述地块为多个， 所述根据多 个预设区间及所述多个卷积值， 判断所述 地块是否满足预设 分类条件的步骤 还包括： 若满足所述预设分类条件的地块的个数占所述地块的总个数的比值超出第 二预设值， 则判定每一所述 地块均满足所述预设 分类条件；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114298229 A 2若满足所述预设分类条件的地块的个数占所述地块的总个数的比值未超出第二预设 值， 则判定每一所述 地块均不满足所述预设 分类条件。 7.如权利要求1所述的作物类别确定方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取所述待分析区域的无 人机影像； 提取所述无人机影像中的地块矢量边界， 并将所述地块矢量边界作为所述预设边界数 据。 8.一种作物类别确定装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取待分析区域的卫星影 像； 确定模块， 用于根据所述待分析区域的预设边界数据， 在所述卫星影像中确定所述待 分析区域中的地 块及所述 地块中的像元； 确定模块， 还用于对所述像元进行处 理， 确定特 征提取粒度； 分类模块， 用于按照所述特征提取粒度从所述卫星影像中提取所述地块的分类特征， 并按照所述分类特 征确定所述 地块的作物类别。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 一个或多个处 理器； 存储器， 用于存储一个或多个程序， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器 执行时， 使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的作物类别确定方 法。 10.一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， 该计算机程序被 处理器执行时实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的作物类别确定方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114298229 A 3