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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于Sentinel-2时间序列和ReliefF的面向对象果园分类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：CN116843960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310761956.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于Sentinel-2时间序列和ReliefF的面向对象果园分类方法是由黄林生;张娜;杨贵军;杨浩;赵晋陵;翁士状设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Sentinel-2时间序列和ReliefF的面向对象果园分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Sentinel‑2时间序列和ReliefF的面向对象果园分类方法，包括：获取研究区的Sentinel‑2数据，并进行预处理，得到Setinel‑2时间序列数据；得到易分作物分类结果，得到易混作物感兴趣区；生成易混作物的分类特征集合；筛选得到最佳特征集合和最佳分类器；进行SNIC图像分割，并结合最佳特征集合和最佳分类器进行易混果园分类，得到易混作物分类结果；对易混作物分类结果进行评价。本发明通过对复杂种植情况的果园作为研究对象，给其它易混作物的遥感多分类提供了参考信息；利用多层分类方法，能够显著降低一些简单区分的作物类型对难区分的作物分类结果造成的干扰，便于分类，能够获取更为准确和可靠的分类结果。

本发明授权一种基于Sentinel-2时间序列和ReliefF的面向对象果园分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Sentinel-2时间序列和ReliefF的面向对象果园分类方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1获取研究区的Sentinel-2数据，并对Sentinel-2数据进行筛选、去云、耕地掩膜、时间序列重建的预处理操作，得到Setinel-2时间序列数据； 2用多层分类方法先进行易分作物分类，得到易分作物分类结果，利用易分作物分类结果掩膜剔除Setinel-2时间序列数据的易分作物像元，得到易混作物感兴趣区； 3基于易混作物感兴趣区，生成易混作物的分类特征集合； 4通过ReliefF算法对易混作物的分类特征集合进行特征排序，将排序前25％、50％、75％、100％的特征分别输入三种分类器中，筛选得到最佳特征集合和最佳分类器； 5进行SNIC图像分割，并结合最佳特征集合和最佳分类器进行易混果园分类，得到易混作物分类结果； 6对易混作物分类结果进行评价； 所述步骤1具体包括以下步骤： 1a在GEE平台上获取研究区的Sentinel-2Level-2A数据； 1b对Sentinel-2Level-2A数据筛选云量小于10％的影像数据，然后对云量小于10％的影像数据采用云分数方法去云，对去云后的数据进行耕地掩膜； 1c对经耕地掩膜后的Sentinel-2数据进行时间序列重建，所述时间序列重建包括10天中值合成、线性插值和S-G滤波，最终得到Setinel-2时间序列数据； 所述步骤2具体包括以下步骤： 2a所述多层分类方法是指根据作物的归一化植被指数NDVI时间序列差异分为易分作物和易混作物，第一层先进行易分作物分类，易分作物分类采用NDVI时间序列数据的一阶差分及其3次谐波拟合参数，以及红边、近红外和短波红外波段作为易分作物分类特征，其中，NDVI时间序列数据的一阶差分及其3次谐波拟合参数的计算公式如公式1、2所示： ΔNDVIk＝NDVIK+1-NDVIk1 其中，ΔNDVIk是NDVI时间序列数据中第k个影像的一阶差分；NDVIk+1是NDVI时间序列数据中第k+1个影像，k＝0,1,...,28；NDVIt是在t时刻一个像元的NDVI时间序列数据进行三次谐波拟合，a0是谐波余项，ai和bi是各项谐波的系数，θi为第i个谐波的初相位；t是观测时间，t∈[0,1]，0表示该年的1月1日，1表示该年的12月31日； 2b易分作物分类的分类器使用决策树CART和随机森林RF，逐步搜寻决策树CART和随机森林RF的最佳参数，将易分作物分类特征输入到分类器中得到易分作物分类结果； 2c利用易分作物分类结果掩膜剔除Setinel-2时间序列数据的易分作物像元，得到易混作物感兴趣区。

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