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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利一种地形平坦区斑块状耕地边界无人机遥感提取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：CN119762503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411823537.8，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种地形平坦区斑块状耕地边界无人机遥感提取方法是由张建勇;雍晓山;潘星;崔茜;杜姿影;李昊然;赵宇设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地形平坦区斑块状耕地边界无人机遥感提取方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种地形平坦区斑块状耕地边界无人机遥感提取方法，属于遥感技术领域，包括步骤1：对无人机影像处理，获取耕地的数字表面模型和正射影像；步骤2：利用数字表面模型得到耕地的地形起伏度图像，对其阈值分割二值化为田块边缘区和非边缘区，再依次运用面积阈值滤波、值取反操作得到第一初始耕地区域；步骤3：基于正射影像计算植被指数及二值化，得到第二初始耕地区域；步骤4：结合第一初始耕地区域和第二初始耕地区域得到候选耕地区域，并获取候选耕地区域二值图；步骤5：对步骤4得到的候选耕地区域图斑边缘优化，得到斑块状耕地边界提取结果。本发明步骤简洁明了，自动化程度较高，有利于地形平坦区斑块状耕地边界的快速提取。

本发明授权一种地形平坦区斑块状耕地边界无人机遥感提取方法在权利要求书中公布了：1.一种地形平坦区斑块状耕地边界无人机遥感提取方法，其特征在于，包括： 步骤1：对耕地无人机影像进行三维重建处理，以分别获取耕地的数字表面模型、正射影像； 步骤2：利用步骤1得到的数字表面模型计算得到耕地的地形起伏度图像，对地形起伏度图像中的地形起伏度采用阈值分割，将地形起伏度图像二值化为候选田块边缘区与非边缘区两类对象，再对候选田块边缘区依次运用面积阈值滤波和值取反操作得到第一初始耕地区域； 步骤3：利用步骤1得到的正射影像进行植被指数计算得到第二初始耕地区域； 所述步骤3具体包括以下步骤： 步骤3.1：将步骤1得到的正射影像，依据植被光谱响应特征与无人机可见光图像波段，计算可见光波段差异植被指数VDVI，如下式所示： 式中，V1为正射影像得到的可见光波段差异植被指数结果，取值范围为[-1,1]，DNred、DNgreen、DNblue分别表示红、绿、蓝3个波段的像元值； 步骤3.2：根据步骤3.1所得的可见光波段差异植被指数VDVI的图像直方图，确定二值化自适应阈值，使得植被与非植被之间方差最大化，得到植被指数阈值分割的耕地区域二值化图像，所述区域二值化图像为第二初始耕地区域，如式6所示： 其中，V2代表二值化得到的第二初始耕地区域，V1x,y是像素x,y处的像素值，T3是所采用的分割阈值； 步骤4：结合第一初始耕地区域和第二初始耕地区域得到候选耕地区域，并对候选耕地区域进行孔洞填充、面积阈值滤波以获取候选耕地区域二值图； 所述步骤4具体包括以下步骤： 步骤4.1：结合第一初始耕地区域和第二初始耕地区域得到候选耕地区域，获取第一初始耕地区域和第二初始耕地区域均为耕地的像素，如下式所示： R1＝F3×V27 其中，F3是第一初始耕地区域，V2是第二初始耕地区域，R1是结合F3和V2提取耕地区域的结果； 步骤4.2：基于步骤4.1得到的R1，运用图像闭运算得到初步优化耕地区域，如下式所示： 其中，g1代表矩形结构元素，R1是结合地形信息和可见光指数提取耕地区域的结果，R2是运用图像闭运算初步优化的耕地区域； 步骤4.3：对所得的初步优化耕地区域R2进行孔洞填充得到图像R3，再对R3运用图像开运算操作，得到再次优化耕地区域，如下式所示： 其中，g2代表圆形结构元素，R4是再次优化耕地区域； 步骤4.4：计算再次优化耕地区域R4中每个图斑的面积A2，并通过面积阈值滤波，对再次优化后的耕地区域R4完成提纯，得到候选耕地区域二值图： 其中，R5代表候选耕地区域二值图，T3是所采用的滤波面积阈值； 步骤5：对步骤4得到的候选耕地区域二值图进行图斑边缘优化，得到最终的斑块状耕地边界提取结果。

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