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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于多模态知识图谱的冬季作物早期自动识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115901636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211438839.4，技术领域涉及：G01N21/17；该发明授权基于多模态知识图谱的冬季作物早期自动识别方法是由邱炳文;苏中豪设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态知识图谱的冬季作物早期自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多模态知识图谱的冬季作物早期自动识别方法，基于光学和雷达时序数据集，分别设计多模态植被指数以及多极化雷达系数增强变换的时谱特征空间，建立冬季作物类型早期识别多模态知识图谱，以达成冬季农作物类型早期识别的目标。鉴于冬小麦和冬油菜等冬季作物在作物株型和冠层结构方面的差异性，其多极化雷达系数时序曲线呈现出此消彼长的特征，通过选取合适的幂底数实施幂指变换后，冬油菜和冬小麦分别呈现出低值平稳、高值急剧增加的特点，提前在冬油菜现蕾期和冬小麦返青期，就可以获得高精度冬季作物类型分布图。

本发明授权基于多模态知识图谱的冬季作物早期自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态知识图谱的冬季作物早期自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S01：分别建立光学和雷达多模态植被指数时序数据集；步骤S02：建立相加型多极化雷达系数时序数据集；步骤S03：分别构建光学和雷达多模态植被指数差分序列数据集；步骤S04：构建冬季作物生长早期多模态植被指数时谱特征；步骤S05：对相加型多极化雷达系数时序数据实施幂指变换；步骤S06：构建多极化雷达系数增强变换的时谱特征；步骤S07：评估冬季作物类型早期识别窗口；步骤S08：建立冬季作物类型早期识别多模态知识图谱；步骤S01中，在研究区域内，逐像元逐期计算光学植被指数EVI2；依据云覆盖情况，剔除有云的观测记录，逐像元基于无云日EVI2植被指数有效观测时序数据集，进而采用WhittakerSmoother数据平滑方法，建立研究区平滑的光学植被指数时序数据集；逐像元逐期计算雷达植被指数RVI，计算公式为：RVI＝VH-VV，其中VV、VH分别表示雷达影像VV、VH极化的后向散射系数；采用WhittakerSmoother数据平滑方法，建立研究区平滑的雷达植被指数时序数据集，从而形成研究区光学和雷达多模态植被指数时序数据集；步骤S05中，为了进一步增强不同冬季农作物类型的特征空间，对相加型多极化雷达系数时序数据实施幂指变换，计算公式如下： 其中，SVVti为ti时刻相加型多极化雷达系数时序数据SVV的取值，M为幂底数，取值为20。

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