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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利结合高分遥感影像和开源DEM识别大范围耕作措施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：CN117292272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311307329.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权结合高分遥感影像和开源DEM识别大范围耕作措施的方法是由华丽;姜龙;卫琪设计研发完成，并于2023-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合高分遥感影像和开源DEM识别大范围耕作措施的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种结合高分遥感影像和开源DEM识别大范围耕作措施的方法。基于人工目视解译的方法从天地图L17级别的高分辨率遥感影像数据中识别并提取耕地单元；利用Canny边缘检测算子提取耕地纹理，采用形态学变化和概率Hough变换等图像处理方法从中识别出代表耕地垄向的直线段；从PALSAR地形数据中生成降尺度处理后的等高线数据；借助等高线和垄向之间的数学关系，推算出垄向角的大小，从而识别耕作措施的类别。以上方法在保证精度的情况下，实现耕地内耕作措施的识别并提取。本研究的方法可为大范围耕作措施识别提供一种新思路，研究结果可为农业部门因地制宜地规划与调整合理的耕作措施布局提供科学依据。

本发明授权结合高分遥感影像和开源DEM识别大范围耕作措施的方法在权利要求书中公布了：1.一种结合高分遥感影像和开源DEM识别大范围耕作措施的方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取天地图卫星遥感影像数据，从中获取RGB三波段的数据至本地后进行数据的拼接和裁剪，得到包含研究区域的高空间分辨率遥感影像； S2、获取PALSAR地形数据，获取数据到本地后，对数据进行投影、拼接和裁剪，得到预处理后的研究区域的DEM数据； S3、对于步骤S1中得到的研究区域的高空间分辨率遥感数据，采用目视解译的方式，从中提取研究区域的土地利用类型，包括：横坡垄作、斜坡垄作、顺坡垄作以及其余类型； S4、对于步骤S1中得到的研究区域的高空间分辨率遥感数据，采用Canny边缘检测算子，对研究区耕地纹理进行识别，包括四个部分：高斯滤波平滑、计算图像梯度、对梯度幅值进行非极大值抑制和双阈值边缘划分，获得初步的耕地纹理； S5、根据步骤S4获得的初步的耕地纹理，采用二值形态学膨胀变换，对Canny算子检测出的边缘进行处理，将断裂处的直线段重新连接，得到经过二值形态学变换后的耕地纹理； S6、在经过二值形态学变换后的耕地纹理的基础上，利用概率Hough检测，从中提取出具有垄向方向特征的直线段，同时可以达到化曲为直，减少存储空间和计算量的效果； S7、基于步骤S2中预处理后的研究区域的DEM数据中的DEM栅格数据，设定等值线间距为1m，即可初步提取等高线，得到等高线矢量数据； S8、根据步骤S7得到的等高线矢量数据，对数据进行平滑处理，消除锯齿和局部地形的影响，在原有的基础上更准确地还原出等高线的走向和趋势，得到最终的等高线矢量数据； S9、根据所述最终的等高线矢量数据和步骤S6提取出的具有垄向方向特征的直线段，提取两者之间的交点和线要素的方向，每条等高线和垄向交点处的等高线方向和垄向的差即为垄向角； S10、根据步骤S9最终得到的垄向角范围进行耕作措施的识别； S11、将步骤S3人工目视解译的结果与步骤S10识别的结果作为每一块耕地单元的分类属性，根据每一块耕地单元的分类属性计算混淆矩阵，对耕作措施提取结果进行精度评价，若是精度评价结果不满足预设的期望精度，则返回步骤S4进行参数调节，若是精度评价结果满足预设的期望精度，则已经完成耕作措施识别模型的建立。

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