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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种利用NDVI时序进行天然温性草原打草场空间制图的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：CN120014400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510139674.8，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种利用NDVI时序进行天然温性草原打草场空间制图的方法是由鲁维;胡云锋设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用NDVI时序进行天然温性草原打草场空间制图的方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种利用NDVI时序进行天然温性草原打草场空间制图的方法，基于高空间分辨率、密集时序NDVI的天然温性草原打草场空间识别方法。该方法包含建立时序NDVI、基于机器学习的打草场识别、基于Grad‑CAM的模型可视化和分类结果后处理四个步骤。本发明生产的打草场空间范围的准确性满足研究和生产的需要，有助于我国开展牧区打草场资源清查。

本发明授权一种利用NDVI时序进行天然温性草原打草场空间制图的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用NDVI时序进行天然温性草原打草场空间制图的方法，其特征在于，包含4个步骤：时序生成、打草场与非打草场分类、模型解译和模型推理； 1时序生成； 收集Landsat-Sentinel-2调和数据HarmonizedLandsatSentinel-2,HLS数据用于天然打草场检测； HLS数据通过融合、协调Landsat-89和Sentinel-2AB遥感卫星上分别搭载的陆地成像仪和多光谱仪生成的无缝地表反射数据库； 所获遥感数据，首先利用其FMask波段去除云像元、云阴影像元和云邻近像元；同时，下载ESAWorldCover全球土地利用数据集，ESAWorldCover旨在提供高分辨率全球地表覆盖数据；这些数据基于Sentinel-1和Sentinel-2卫星数据，以10米的分辨率提供地表覆盖数据信息，其中包含11个不同的地表覆盖类别：林地、草地、灌木、耕地、建筑、裸土稀疏植被区、冰雪、水域、湿地、红树林和苔藓；提取出草地范围； 获取无云、草地范围的HLS数据后，计算NDVI： 随后，利用线性插值和Savitzky-Golay滤波获得时序连续、空间无缝的NDVI数据； 2打草场与非打草场分类； 通过目视解译获得训练集样本块和验证集样本块，通过实地考察获得测试集样本块；随后通过“矢量转栅格”工具将样本块转换为栅格样本点；在后续模型的训练、验证和预测过程中，打草场像素的标签设置为“1”，非打草场像素的标签设置为“0”； 基于上述数据集，比较四个分类模型在打草场与非打草场分类中的效果； 使用交叉熵损失指导模型训练；定义损失函数为： 其中，表示训练样本数量；表示类别数量；表示第n个样本的真实标签，表示第n个样本的预测标签；在模型训练过程中使用Adam优化器，初始学习率设置为0.001；共设置100轮模型训练；每一轮训练后都利用验证集进行模型验证，计算验证集上的分类精度；最终取验证集精度最高的模型参数在测试集上进行分类精度测试和不同模型的对比； 采用总体精度OA、F1精度、召回率recall和查准率precision进行分类精度评价； 3基于类激活梯度加权映射Grad-CAM的模型可解释性； Grad-CAM通过计算目标类别对于特定卷积层输出的梯度，将这些梯度平均池化后，再与卷积层的特征图相乘，得到类激活映射；将Grad-CAM应用于对LSTM-FCN模型进行可视化解译，对于输入的时序数据，将对于预测结果贡献大的时刻进行高亮显示，通过定性的方式解释模型决策过程； 4模型推理和后处理； 模型推理是指利用最佳模型参数，基于时序遥感影像预测区域打草场范围；将“T50TMP”和“T50TMQ”范围内的NDVI影像进行时序波段合成，根据在测试集上的精度对比结果，选择最佳模型，计算得到研究区打草场像元的空间分布图；为增强分类效果、减少噪声，采用中值滤波对预测结果图进行后处理。

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