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龙图腾网获悉海南大学三亚研究院申请的专利基于地理先验信息的作物表型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：CN120411793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510907876.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于地理先验信息的作物表型自动识别方法是由陈周帅;余乐俊;郭璐琦;严妤设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于地理先验信息的作物表型自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及农作物监测技术领域，尤其涉及一种基于地理先验信息的作物表型自动识别方法。包括：通过地理配准、点云文件转换和地面特定点匹配，将全部图像确定在同一坐标系；对确定在同一坐标系的图像进行全自动分割或半自动分割，得到多源作物遥感的图像的小区分割图；采用改进的Grounded‑SAM分割大模型对分割的图像进行批量的全自动分割处理，输出分割结果；使用算法对分割图进行植物表型参数、物理参数和化学参数进行提取，整合到统一的数据框架中，对整合的数据进行标准化处理，进行作物分类和识别。优点在于：提高作物表型检测效率，适用于多源遥感数据，提升数据精度与一致性，支持大规模数据处理，增强作物生长监测能力。

本发明授权基于地理先验信息的作物表型自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于地理先验信息的作物表型自动识别方法，其特征在于：具体包括如下步骤： S1.通过地理配准、点云文件转换和地面特定点匹配，将全部图像确定在同一坐标系，实现图像配准； S2.对确定在同一坐标系的图像进行全自动分割或半自动分割，得到多源作物遥感的图像的小区分割图；具体包括： S21.对未种植的裸土区域和未知长势作物的区域进行半自动分割； S22.针对已知长势的作物区域，采用传统算法，对多源传感器图像进行批量的全自动分割处理，输出分割结果；所述传统算法为NDVI算法、改进的EXGR算法或K-Means分割算法；具体包括： S221.对于RGB图像或激光雷达点云图像，采用改进的EXGR分割算法进行分割； S222.对于高光谱图像或多光谱图像，采用改进的EXGR分割算法或NDVI算法进行分割；NDVI计算公式如下： ； 式中，NDVI表示归一化植被指数，NIR和Red分别表示图像中每个像素的近红外和红光通道的强度值； S223.对于热红外图像，采用K-Means分割算法进行图像分割，实现对图像中不同区域的有效划分； 所述改进的EXGR分割算法是根据EXGR值设定一个阈值，将大于阈值的像素区域确定为植被，其余为非植被区域；分割公式如下： EXGR=3G-2.1R-B； 其中，G、R、B分别表示图像中每个像素的绿、红、蓝通道的强度值； S23.对分割结果进行优化处理，最终输出优化后的多源作物遥感图像的小区分割图； S3.采用改进的Grounded-SAM分割大模型对步骤S2分割的图像进行批量的全自动分割处理，输出分割结果； S4.使用算法对步骤S3得到的分割图进行植物表型参数、物理参数和化学参数进行提取； S5.将步骤S4提取的植物表型参数、物理参数和化学参数整合到统一的数据框架中，对整合的数据进行标准化处理；建立作物识别模型，进行作物分类和识别。

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