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龍圖騰網(wǎng)獲悉北華航天工業(yè)學(xué)院申請(qǐng)的專利一種基于無人機(jī)遙感的作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120375218B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510854767.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/13；該發(fā)明授權(quán)一種基于無人機(jī)遙感的作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)方法是由文斌;唐瑞尹;李旭青;涂圣梅;莊祥;王琪;潘如夢(mèng);鄒佳洛;曹云剛;戴麗君;蘇祺設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于無人機(jī)遙感的作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于無人機(jī)遙感的作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)方法，本發(fā)明中，通過無人機(jī)采集時(shí)序遙感影像并進(jìn)行時(shí)相處理，解決傳統(tǒng)方法數(shù)據(jù)不一致問題；構(gòu)建小波變換與邊緣引導(dǎo)的作物分割網(wǎng)絡(luò)，利用小波分解捕獲高頻細(xì)節(jié)與低頻語義特征，通過跨分辨率特征融合實(shí)現(xiàn)多尺度動(dòng)態(tài)交互，解決高頻細(xì)節(jié)丟失與分割模糊問題；基于孿生網(wǎng)絡(luò)提取雙時(shí)相全局語義特征，結(jié)合差異補(bǔ)償模塊增強(qiáng)長(zhǎng)勢(shì)變化顯著性，抑制噪聲干擾并提升弱變化檢測(cè)能力；最后通過多任務(wù)框架融合分割掩膜與差異特征，同步生成像素級(jí)空間分布圖及時(shí)序熱力圖，實(shí)現(xiàn)作物生長(zhǎng)狀態(tài)的時(shí)空聯(lián)合分析，解決傳統(tǒng)方法中時(shí)空信息割裂問題，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供高魯棒性監(jiān)測(cè)決策支持。

本發(fā)明授權(quán)一種基于無人機(jī)遙感的作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于無人機(jī)遙感的作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，其方法步驟如下： S1、通過無人機(jī)采集目標(biāo)區(qū)域的時(shí)序遙感影像，并對(duì)時(shí)序遙感影像進(jìn)行時(shí)相處理，生成包含雙時(shí)相影像和單時(shí)相影像的時(shí)序遙感影像； S2、構(gòu)建基于小波變換和邊緣信息引導(dǎo)的作物分割網(wǎng)絡(luò)，利用所述作物分割網(wǎng)絡(luò)從單時(shí)相影像中提取作物區(qū)域，生成作物分割掩膜；所述作物分割網(wǎng)絡(luò)通過聯(lián)合小波變換的特征提取模塊捕獲高頻細(xì)節(jié)特征和低頻語義特征，并結(jié)合跨分辨率特征融合模塊實(shí)現(xiàn)多尺度特征的動(dòng)態(tài)交互； S3、基于步驟S2生成的作物分割掩膜，構(gòu)建雙時(shí)相影像的跨尺度差異特征聚合模型，通過孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取雙時(shí)相影像的全局語義特征，并結(jié)合差異特征補(bǔ)償模塊增強(qiáng)作物長(zhǎng)勢(shì)變化的顯著性表達(dá)，生成長(zhǎng)勢(shì)變化特征；其中所述差異特征補(bǔ)償模塊通過特征圖減法運(yùn)算生成初始差異特征圖，基于余弦相似度算法生成語義差異權(quán)重圖，并結(jié)合通道注意力機(jī)制對(duì)差異特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)加權(quán)融合； S4、通過多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，將作物分割掩膜與跨尺度差異特征聚合模型生成的長(zhǎng)勢(shì)變化特征融合，輸出作物生長(zhǎng)狀態(tài)的空間分布圖及時(shí)序變化趨勢(shì)分析圖；其中： 所述多任務(wù)學(xué)習(xí)框架通過共享特征編碼層與獨(dú)立解碼分支實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合與任務(wù)解耦；所述獨(dú)立解碼分支包括空間分布圖生成分支和時(shí)序變化趨勢(shì)分支，分別通過動(dòng)態(tài)對(duì)齊與多尺度融合技術(shù)輸出像素級(jí)分類圖，以及通過時(shí)序建模模塊與聚類統(tǒng)計(jì)生成區(qū)域級(jí)趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)量；所述時(shí)序變化趨勢(shì)分支通過長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)提取作物生長(zhǎng)參數(shù)的階段性變化規(guī)律，并結(jié)合熱力圖映射技術(shù)生成生長(zhǎng)強(qiáng)度時(shí)空差異的熱力圖，作物生長(zhǎng)狀態(tài)的時(shí)序變化趨勢(shì)分析圖； 所述空間分布圖生成分支采用可變形卷積算法對(duì)作物分割掩膜的邊界特征進(jìn)行彈性形變，并與長(zhǎng)勢(shì)變化特征進(jìn)行通道拼接，通過分類卷積層生成健康或脅迫狀態(tài)的分類概率圖，作為作物生長(zhǎng)狀態(tài)的空間分布圖。

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