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龙图腾网获悉沈阳农业大学申请的专利一种农作物长势的反演方法、系统、设备及介质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：CN119168797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411210783.6，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权一种农作物长势的反演方法、系统、设备及介质是由冯子怡;尹迎;陈春玲;王卓;韩昊;李宛凝设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种农作物长势的反演方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种农作物长势的反演方法、系统、设备及介质，涉及遥感技术领域，包括：根据农作物种植区域光谱图像的反射率获取红边指数REIP和红边指数IRECI，并将红边指数REIP和红边指数IRECI按照不同比例进行组合；通过第一比例的组合指数训练第一深度神经网络DNN以预测叶面积指数，并在训练过程中通过粒子群方法优化第一深度神经网络DNN的学习率和正则化参数，以构建叶面积指数反演模型；通过第二比例的组合指数训练第二深度神经网络DNN以预测株高数据，获取株高反演模型；根据叶面积指数反演模型和株高反演模型获得叶面积指数和株高数据并通过熵权法拟合，获得评价农作物长势的指标权重结果。本发明能够对农作物长势进行精准预测。

本发明授权一种农作物长势的反演方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种农作物长势的反演方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据农作物种植区域光谱图像的反射率获取红边指数REIP和红边指数IRECI；并将红边指数REIP和红边指数IRECI按照不同比例进行组合，获得第一比例的组合指数和第二比例的组合指数； 通过第一比例的组合指数训练第一深度神经网络DNN以预测叶面积指数，并在训练过程中通过粒子群方法优化第一深度神经网络DNN的学习率和正则化参数，以构建叶面积指数反演模型；通过第二比例的组合指数训练第二深度神经网络DNN以预测株高数据，获取株高反演模型； 将待测的农作物种植区域光谱图像的红边指数REIP和红边指数IRECI分别按照第一比例和第二比例进行组合；将待测的第一比例的组合指数代入叶面积指数反演模型获得叶面积指数，将待测的第二比例的组合指数代入株高反演模型获得株高数据； 将叶面积指数和株高数据通过熵权法拟合，获得评价农作物长势的指标权重结果； 其中，所述叶面积指数反演模型，包括：获取按照第一比例进行组合的红边指数REIP和红边指数IRECI；在包含了5个线性层的第一深度神经网络DNN内设置初始超参数，利用粒子群优化算法对超参数进行优化，得到学习率和L2正则化强度，通过第一比例的组合指数训练优化的第一深度神经网络DNN以预测叶面积指数，以构建叶面积指数反演模型； 所述株高反演模型，包括：获取按照第二比例进行组合的红边指数REIP和红边指数IRECI；在包含5个线性层的第二深度神经网络DNN内设置超参数，将学习率设置为0.0001，调整正则化强度为0.2，通过第二比例的组合指数训练第二深度神经网络DNN以预测株高数据，得到株高反演模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人沈阳农业大学，其通讯地址为：110866 辽宁省沈阳市沈河区东陵路120号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。