【摘 要】
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农作物的生长观测是农业气象观测的一个重要部分，作物的覆盖度反映了环境对作物综合影响的结果，传统的先验阈值分割法受作物图像中存在的田间杂物、下雨或施肥后的土地以及光照
【机 构】
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北京工业大学信息学部,中国气象局气象探测中心
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农作物的生长观测是农业气象观测的一个重要部分，作物的覆盖度反映了环境对作物综合影响的结果，传统的先验阈值分割法受作物图像中存在的田间杂物、下雨或施肥后的土地以及光照阴影影响较大，会存在误分割的情况，针对这些问题，本文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关系阈值法优化的卷积神经网络（RGB—HSI-CNN）的作物图像分割提取覆盖度方法，解决了光照、遮挡、阴影等影响，取得了平均98．3％的模型准确率和97．53％的像素准确率，为后续作物生长状况监测以及农作物病虫草害的识别、监测等
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