本技術(shù)涉及圖像處理，尤其涉及一種遙感數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、目前，遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域已得到廣泛的應(yīng)用，例如，應(yīng)用于農(nóng)作物的種植面積、生長(zhǎng)狀況、土壤濕度、產(chǎn)量預(yù)估以及災(zāi)害監(jiān)測(cè)等多個(gè)方面。

2、其中，針對(duì)農(nóng)作物的種植面積監(jiān)測(cè)，可以采用多種算法(例如，支持向量機(jī)(support?vector?machine，svm)分類(lèi)方法、隨機(jī)森林(random?forest，rf)分類(lèi)方法、歸一化植被指數(shù)(normalized?difference?vegetation?index，ndvi)差異法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法等)利用遙感數(shù)據(jù)(如，遙感圖像)來(lái)識(shí)別和分類(lèi)農(nóng)作物，進(jìn)而估算目標(biāo)農(nóng)作物的種植面積。

3、然而，上述多種算法各自存在一定的局限性，從而導(dǎo)致對(duì)于農(nóng)作物種植面積監(jiān)測(cè)(也即目標(biāo)區(qū)域監(jiān)測(cè))的準(zhǔn)確率或者效率較低。因此，如何提高目標(biāo)區(qū)域監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確率或效率是目前亟需解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例提供了一種遙感數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，用以提高目標(biāo)區(qū)域監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確率或效率。

2、第一方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種遙感數(shù)據(jù)處理方法，所述方法包括：

3、響應(yīng)于針對(duì)初始遙感數(shù)據(jù)的區(qū)域選取操作，獲取目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域圖像分割向量和區(qū)域圖像文本向量；其中，區(qū)域圖像分割向量表征目標(biāo)區(qū)域內(nèi)多個(gè)要素各自的位置分布和要素類(lèi)別，區(qū)域圖像文本向量表征多個(gè)要素各自的要素信息；

4、基于區(qū)域圖像分割向量確定多個(gè)要素的類(lèi)別標(biāo)簽集合和像素編碼集合，以及基于區(qū)域圖像文本向量確定多個(gè)要素的文本描述信息；其中，像素編碼集合中的不同像素編碼對(duì)應(yīng)的圖像區(qū)域?qū)?yīng)的要素不同；

5、基于像素編碼集合對(duì)應(yīng)的子遙感數(shù)據(jù)，以及類(lèi)別標(biāo)簽集合和文本描述信息，獲得目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域監(jiān)測(cè)信息。

6、在一種可選的實(shí)施例中，獲取目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域圖像分割向量和區(qū)域圖像文本向量，包括：

7、對(duì)初始遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲得目標(biāo)遙感數(shù)據(jù)；

8、分別對(duì)目標(biāo)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割編碼和圖像文本編碼，獲得初始遙感數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)場(chǎng)景的場(chǎng)景圖像分割向量和場(chǎng)景圖像文本向量；

9、基于區(qū)域選取操作對(duì)應(yīng)的提示編碼、場(chǎng)景圖像分割向量和場(chǎng)景圖像文本向量，獲得區(qū)域圖像分割向量和區(qū)域圖像文本向量；其中，提示編碼用于指示目標(biāo)場(chǎng)景中的目標(biāo)區(qū)域。

10、在一種可選的實(shí)施例中，對(duì)初始遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲得目標(biāo)遙感數(shù)據(jù)，包括：

11、獲取采集初始遙感數(shù)據(jù)時(shí)的環(huán)境信息；

12、基于針對(duì)環(huán)境信息中包括的多個(gè)遙感數(shù)據(jù)影響因子分別設(shè)置的數(shù)據(jù)修正方式，對(duì)初始遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲得目標(biāo)遙感數(shù)據(jù)。

13、在一種可選的實(shí)施例中，基于區(qū)域選取操作對(duì)應(yīng)的提示編碼、場(chǎng)景圖像分割向量和場(chǎng)景圖像文本向量，獲得區(qū)域圖像分割向量和區(qū)域圖像文本向量，包括：

14、對(duì)場(chǎng)景圖像分割向量和場(chǎng)景圖像文本向量進(jìn)行特征向量融合，獲得場(chǎng)景圖像融合向量，并基于場(chǎng)景圖像融合向量和提示編碼，獲得區(qū)域圖像分割向量；

15、以及，基于提示編碼和場(chǎng)景圖像文本向量，獲得區(qū)域圖像文本向量。

16、在一種可選的實(shí)施例中，對(duì)場(chǎng)景圖像分割向量和場(chǎng)景圖像文本向量進(jìn)行特征向量融合，獲得場(chǎng)景圖像融合向量，包括：

17、將場(chǎng)景圖像文本向量轉(zhuǎn)換為與場(chǎng)景圖像分割向量的向量元素?cái)?shù)量相同的文本向量；

18、對(duì)場(chǎng)景圖像分割向量和轉(zhuǎn)換后的場(chǎng)景圖像文本向量進(jìn)行特征向量融合，獲得場(chǎng)景圖像融合向量。

19、在一種可選的實(shí)施例中，基于像素編碼集合對(duì)應(yīng)的子遙感數(shù)據(jù)，以及類(lèi)別標(biāo)簽集合和文本描述信息，獲得目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域監(jiān)測(cè)信息，包括：

20、基于像素編碼集合對(duì)應(yīng)的區(qū)域位置，從初始遙感數(shù)據(jù)中獲取子遙感數(shù)據(jù)；

21、對(duì)子遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像編碼獲得圖像向量，以及分別對(duì)類(lèi)別標(biāo)簽集合和文本描述信息進(jìn)行詞編碼，獲得類(lèi)別標(biāo)簽集合和文本描述信息分別對(duì)應(yīng)的詞向量；

22、基于圖像向量和獲得的兩個(gè)詞向量，獲得區(qū)域監(jiān)測(cè)信息。

23、在一種可選的實(shí)施例中，區(qū)域監(jiān)測(cè)信息包括：目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域類(lèi)型，以及多個(gè)要素分別對(duì)應(yīng)的要素類(lèi)別、位置分布、資源占用和預(yù)期回報(bào)中的至少一種。

24、第二方面，本技術(shù)實(shí)施例還提供了一種遙感數(shù)據(jù)處理裝置，所述裝置包括：

25、獲取模塊，用于響應(yīng)于針對(duì)初始遙感數(shù)據(jù)的區(qū)域選取操作，獲取目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域圖像分割向量和區(qū)域圖像文本向量；其中，區(qū)域圖像分割向量表征目標(biāo)區(qū)域內(nèi)多個(gè)要素各自的位置分布和要素類(lèi)別，區(qū)域圖像文本向量表征多個(gè)要素各自的要素信息；

26、確定模塊，用于基于區(qū)域圖像分割向量確定多個(gè)要素的類(lèi)別標(biāo)簽集合和像素編碼集合，以及基于區(qū)域圖像文本向量確定多個(gè)要素的文本描述信息；其中，像素編碼集合中的不同像素編碼對(duì)應(yīng)的圖像區(qū)域?qū)?yīng)的要素不同；

27、處理模塊，用于基于像素編碼集合對(duì)應(yīng)的子遙感數(shù)據(jù)，以及類(lèi)別標(biāo)簽集合和文本描述信息，獲得目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域監(jiān)測(cè)信息。

28、在一種可選的實(shí)施例中，在獲取目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域圖像分割向量和區(qū)域圖像文本向量時(shí)，獲取模塊具體用于：

29、對(duì)初始遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲得目標(biāo)遙感數(shù)據(jù)；

30、分別對(duì)目標(biāo)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割編碼和圖像文本編碼，獲得初始遙感數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)場(chǎng)景的場(chǎng)景圖像分割向量和場(chǎng)景圖像文本向量；

31、基于區(qū)域選取操作對(duì)應(yīng)的提示編碼、場(chǎng)景圖像分割向量和場(chǎng)景圖像文本向量，獲得區(qū)域圖像分割向量和區(qū)域圖像文本向量；其中，提示編碼用于指示目標(biāo)場(chǎng)景中的目標(biāo)區(qū)域。

32、在一種可選的實(shí)施例中，在對(duì)初始遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲得目標(biāo)遙感數(shù)據(jù)時(shí)，獲取模塊具體用于：

33、獲取采集初始遙感數(shù)據(jù)時(shí)的環(huán)境信息；

34、基于針對(duì)環(huán)境信息中包括的多個(gè)遙感數(shù)據(jù)影響因子分別設(shè)置的數(shù)據(jù)修正方式，對(duì)初始遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲得目標(biāo)遙感數(shù)據(jù)。

35、在一種可選的實(shí)施例中，在基于區(qū)域選取操作對(duì)應(yīng)的提示編碼、場(chǎng)景圖像分割向量和場(chǎng)景圖像文本向量，獲得區(qū)域圖像分割向量和區(qū)域圖像文本向量時(shí)，獲取模塊具體用于：

36、對(duì)場(chǎng)景圖像分割向量和場(chǎng)景圖像文本向量進(jìn)行特征向量融合，獲得場(chǎng)景圖像融合向量，并基于場(chǎng)景圖像融合向量和提示編碼，獲得區(qū)域圖像分割向量；

37、以及，基于提示編碼和場(chǎng)景圖像文本向量，獲得區(qū)域圖像文本向量。

38、在一種可選的實(shí)施例中，在對(duì)場(chǎng)景圖像分割向量和場(chǎng)景圖像文本向量進(jìn)行特征向量融合，獲得場(chǎng)景圖像融合向量時(shí)，獲取模塊具體用于：

39、將場(chǎng)景圖像文本向量轉(zhuǎn)換為與場(chǎng)景圖像分割向量的向量元素?cái)?shù)量相同的文本向量；

40、對(duì)場(chǎng)景圖像分割向量和轉(zhuǎn)換后的場(chǎng)景圖像文本向量進(jìn)行特征向量融合，獲得場(chǎng)景圖像融合向量。

41、在一種可選的實(shí)施例中，在基于像素編碼集合對(duì)應(yīng)的子遙感數(shù)據(jù)，以及類(lèi)別標(biāo)簽集合和文本描述信息，獲得目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域監(jiān)測(cè)信息時(shí)，處理模塊具體用于：

42、基于像素編碼集合對(duì)應(yīng)的區(qū)域位置，從初始遙感數(shù)據(jù)中獲取子遙感數(shù)據(jù)；

43、對(duì)子遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像編碼獲得圖像向量，以及分別對(duì)類(lèi)別標(biāo)簽集合和文本描述信息進(jìn)行詞編碼，獲得類(lèi)別標(biāo)簽集合和文本描述信息分別對(duì)應(yīng)的詞向量；

44、基于圖像向量和獲得的兩個(gè)詞向量，獲得區(qū)域監(jiān)測(cè)信息。

45、第三方面，本技術(shù)實(shí)施例還提供了一種電子設(shè)備，包括：

46、處理器；以及

47、存儲(chǔ)程序的存儲(chǔ)器，

48、其中，程序包括指令，指令在由處理器執(zhí)行時(shí)使處理器執(zhí)行如第一方面所述的遙感數(shù)據(jù)處理方法。

49、第四方面，本技術(shù)實(shí)施例還提供了一種存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令的非瞬時(shí)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，計(jì)算機(jī)指令用于使計(jì)算機(jī)執(zhí)行如第一方面所述的遙感數(shù)據(jù)處理方法。

50、第五方面，本技術(shù)提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品在被計(jì)算機(jī)調(diào)用時(shí)，使得所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行如第一方面所述的遙感數(shù)據(jù)處理方法步驟。

51、本技術(shù)有益效果如下：

52、在本技術(shù)實(shí)施例所提供的遙感數(shù)據(jù)處理方法中，根據(jù)針對(duì)初始遙感數(shù)據(jù)的區(qū)域選取操作，獲取目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域圖像分割向量和區(qū)域圖像文本向量，可以?xún)H針對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行區(qū)域監(jiān)測(cè)，從而提高了目標(biāo)區(qū)域監(jiān)測(cè)的效率；并且，在基于區(qū)域圖像分割向量確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多個(gè)要素的類(lèi)別標(biāo)簽集合和像素編碼集合，以及基于區(qū)域圖像文本向量確定多個(gè)要素的文本描述信息之后，可以基于像素編碼集合對(duì)應(yīng)的子遙感數(shù)據(jù)，以及類(lèi)別標(biāo)簽集合和文本描述信息，獲得目標(biāo)區(qū)域的區(qū)域監(jiān)測(cè)信息。采用這種方式，通過(guò)圖像數(shù)據(jù)(比如，目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的子遙感數(shù)據(jù))和文本信息的充分結(jié)合，提升了對(duì)目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的圖像數(shù)據(jù)的理解和分析，故而，提高了目標(biāo)區(qū)域監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確率。

53、此外，本技術(shù)的其它特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說(shuō)明書(shū)中闡述，并且，部分地從說(shuō)明書(shū)中變得顯而易見(jiàn)，或者，通過(guò)實(shí)施本技術(shù)而了解。本技術(shù)的目的和其他優(yōu)點(diǎn)可通過(guò)在所寫(xiě)的說(shuō)明書(shū)、權(quán)利要求書(shū)、以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)和獲得。