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龍圖騰網獲悉中科星圖數字地球合肥有限公司申請的專利一種基于時序多光譜影像特征的耕地提取方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120071125B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510009072.0，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于時序多光譜影像特征的耕地提取方法是由劉繼東;孫嗣文;何新宇;唐伏玲;宋啟帆;李春鋒;朱立博;閆瑾設計研發完成，并于2025-01-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于時序多光譜影像特征的耕地提取方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于時序多光譜影像特征的耕地提取方法，方法包括：獲取多期Sentinel?2影像數據進行預處理，制作影像數據耕地樣本標簽；對影像數據，進行指數特征、空間灰度特征和紋理特征計算并降維，計算時序特征；基于指數特征、空間灰度特征、紋理特征和時序特征，通過特征分類器篩選特征，建立耕地分類模型并進行訓練；對Sentinel?2影像數據進行耕地圖斑的提取。本發明對耕地提取最佳的遙感影像數據空間、光譜、紋理、時序特征，挖掘與耕地提取相關的光譜、植被指數、紋理以及時間維度上的統計特征等多維特征空間之間的關系，提供耕地時空譜特征有效提取方法，具有特征泛化和遷移能力，魯棒性好。

本發明授權一種基于時序多光譜影像特征的耕地提取方法在權利要求書中公布了：1.一種基于時序多光譜影像特征的耕地提取方法，其特征在于，包括： S1、獲取多期Sentinel-2影像數據，對影像數據進行預處理，標注耕地區域，制作影像數據耕地樣本標簽； S2、對預處理后的影像數據，進行指數特征、空間灰度特征和紋理特征計算并降維，計算降維后的時序特征； S3、基于指數特征、空間灰度特征、紋理特征和時序特征，通過特征分類器篩選對分類結果影響最大的特征，建立耕地分類模型并進行訓練； S4、依據訓練后的耕地分類模型對Sentinel-2影像數據進行耕地圖斑的提取，并保存結果； 所述S2中進行指數特征、空間灰度特征和紋理特征計算并降維，計算降維后的時序特征，包括步驟： S21、計算影像數據的指數特征，基于皮爾遜相關系數，將相關性高于97％的指數特征視為同一特征，對指數特征降維； S22、基于降維后的指數特征，計算紋理特征，基于皮爾遜相關系數，將相關性高于97％的紋理特征視為同一特征，對紋理特征降維；同時將真彩色圖像灰度化，計算空間灰度特征； S23、將相關性篩選后的單一特征疊加計算時序特征，并使用變異系數低于15％作為閾值，對時序特征降維； S24、獲取降維后特征，包括有空間灰度特征、紋理特征、指數特征和時序特征； 所述S3中建立耕地分類模型并進行訓練，包括： 選用LightGBM作為分類器，精度評價指標選擇IOU和F1-score，基于精度評價指標獲取精度得分Score，依據精度得分Score對模型進行迭代訓練，直至每三輪精度得分Score平均絕對變化量低于3％時； 根據訓練好的模型，統計各個特征對分類精度的貢獻程度，采用gain作為衡量指標進行特征篩選，保留高增益特征，重新迭代訓練模型，直到每五輪模型訓練迭代精度得分Score提升低于1％時，停止迭代，并記錄特征計算函數。

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