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本发明应用于图像分割和农业气象观测领域,具体涉及图像特征提取与识别。研究基于深度学习的作物与背景的自动分割问题,提出基于RGB和HSI先验阈值优化卷积神经网络(RGB‑HSI‑CNN)的作物图像分割提取覆盖度方法,保留绿色植物的边缘并解决光照等影响,区分作物与杂草及土地,得到绿色作物的覆盖度。具体步骤:1、基于RGB、HSI阈值限定的图像预处理;2、训练样本集、验证样本集及测试样本集的制作;3、基于卷积神经网络的作物图像分割算法;4、分割评价。
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