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龙图腾网获悉中科星图数字地球合肥有限公司申请的专利一种基于时序多光谱影像特征的耕地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：CN120071125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510009072.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于时序多光谱影像特征的耕地提取方法是由刘继东;孙嗣文;何新宇;唐伏玲;宋启帆;李春锋;朱立博;闫瑾设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序多光谱影像特征的耕地提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时序多光谱影像特征的耕地提取方法，方法包括：获取多期Sentinel‑2影像数据进行预处理，制作影像数据耕地样本标签；对影像数据，进行指数特征、空间灰度特征和纹理特征计算并降维，计算时序特征；基于指数特征、空间灰度特征、纹理特征和时序特征，通过特征分类器筛选特征，建立耕地分类模型并进行训练；对Sentinel‑2影像数据进行耕地图斑的提取。本发明对耕地提取最佳的遥感影像数据空间、光谱、纹理、时序特征，挖掘与耕地提取相关的光谱、植被指数、纹理以及时间维度上的统计特征等多维特征空间之间的关系，提供耕地时空谱特征有效提取方法，具有特征泛化和迁移能力，鲁棒性好。

本发明授权一种基于时序多光谱影像特征的耕地提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序多光谱影像特征的耕地提取方法，其特征在于，包括： S1、获取多期Sentinel-2影像数据，对影像数据进行预处理，标注耕地区域，制作影像数据耕地样本标签； S2、对预处理后的影像数据，进行指数特征、空间灰度特征和纹理特征计算并降维，计算降维后的时序特征； S3、基于指数特征、空间灰度特征、纹理特征和时序特征，通过特征分类器筛选对分类结果影响最大的特征，建立耕地分类模型并进行训练； S4、依据训练后的耕地分类模型对Sentinel-2影像数据进行耕地图斑的提取，并保存结果； 所述S2中进行指数特征、空间灰度特征和纹理特征计算并降维，计算降维后的时序特征，包括步骤： S21、计算影像数据的指数特征，基于皮尔逊相关系数，将相关性高于97％的指数特征视为同一特征，对指数特征降维； S22、基于降维后的指数特征，计算纹理特征，基于皮尔逊相关系数，将相关性高于97％的纹理特征视为同一特征，对纹理特征降维；同时将真彩色图像灰度化，计算空间灰度特征； S23、将相关性筛选后的单一特征叠加计算时序特征，并使用变异系数低于15％作为阈值，对时序特征降维； S24、获取降维后特征，包括有空间灰度特征、纹理特征、指数特征和时序特征； 所述S3中建立耕地分类模型并进行训练，包括： 选用LightGBM作为分类器，精度评价指标选择IOU和F1-score，基于精度评价指标获取精度得分Score，依据精度得分Score对模型进行迭代训练，直至每三轮精度得分Score平均绝对变化量低于3％时； 根据训练好的模型，统计各个特征对分类精度的贡献程度，采用gain作为衡量指标进行特征筛选，保留高增益特征，重新迭代训练模型，直到每五轮模型训练迭代精度得分Score提升低于1％时，停止迭代，并记录特征计算函数。

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