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龙图腾网获悉济南卫星产业发展集团有限公司申请的专利基于遥感深度学习的大蒜识别系统及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：CN120563945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511064616.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于遥感深度学习的大蒜识别系统及方法是由秦乐乐;孙广庭;张建勇;孟春红;王晓;何家乐设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遥感深度学习的大蒜识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感识别技术领域，具体为基于遥感深度学习的大蒜识别系统及方法。本发明中，通过结合多时相遥感影像中针对大蒜物候期的可见光与红边波段信息，通过光谱归一与空间校准提升影像数据在时序上的对齐精度，叠加植被光谱指标与空间样本定位标签构建多源分类样本集，引入语义分割与注意力机制的深度学习结构增强区域识别的空间连贯性与特征响应的精细化表达，通过通道空间特征融合提升图像中大蒜区域的判别清晰度，通过对大蒜图斑空间边界进行连续性重组及与参考样本比对验证，确保最终识别区域的图斑精度和样本一致性，从而在复杂背景下显著提高大蒜种植区域的分类准确性与识别稳定性。

本发明授权基于遥感深度学习的大蒜识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于遥感深度学习的大蒜识别系统，其特征在于，所述系统包括： 影像获取与配准模块：通过卫星遥感影像获取大蒜物候期的多时相影像，对影像中大蒜的多光谱波段数据与空间定位参数进行定标与配准，生成遥感基础数据集； 所述影像获取与配准模块包括： 影像采集子模块：采集覆盖大蒜物候期的Sentinel‑2多时相遥感影像，提取影像的可见光与红边波段数据，结合图像所附经纬度坐标与采集时间信息，生成影像定位参数集； 波段校正子模块：基于所述影像定位参数集中指定时相的可见光与红边波段反射率数据，分别计算每个波段内像元反射率的最大值与最小值之间的归一差值，比较与时间序列中同波段反射率均值之间的差异，获取波段归一响应区间； 空间配准子模块：根据所述波段归一响应区间与所述影像定位参数集中的像元中心点经纬度坐标，提取多时相影像中坐标一致的像元作为配准基准，计算配准基准在每种影像间的像元偏移量并进行位置更新，得到遥感基础数据集； 耕地边界提取模块：获取所述遥感基础数据集中的自然地物图像特征，分割自然地物图像特征中的光谱响应与空间纹理，生成大蒜耕地边界图像； 样本采集与分类模块：基于边界范围采集所述大蒜耕地边界图像中的多源地表植被样本，获取样本光谱指标进行作物类别判别，构建大蒜作物分类样本集； 所述样本采集与分类模块包括： 样本提取子模块：获取所述大蒜耕地边界图像中的封闭区域坐标范围，以及对应位置的多源遥感影像，提取像元中植被覆盖的区域片段，并标记波段组合与图像坐标，生成地表植被样本单元集； 指标计算子模块：针对所述地表植被样本单元集中每个样本，分别根据红光与近红外波段计算归一化植被指数NDVI，根据红边与近红外波段计算红边植被指数RENDVI，叠加红外与绿光波段计算水体指数NDWI，得到样本光谱指标组合结果； 类别判别子模块：计算所述样本光谱指标组合结果中归一化植被指数NDVI与红边植被指数RENDVI的差值范围判断样本的绿度差异，将水体指数NDWI与NDWI阈值比较识别非植被边界过渡区，剔除光谱重叠样本，获取大蒜作物分类样本集； 区域识别建模模块：将所述大蒜作物分类样本集输入至深度学习模型识别大蒜所在区域，构建大蒜区域识别图像； 所述区域识别建模模块包括： 模型构建子模块：将所述大蒜作物分类样本集输入DeepLabV3+模型，构建以大蒜样本对应波段图像为输入层的主干网络，通过编码路径提取大蒜区域对应的多层像元组合关系与图像分布特征，获取多尺度编码特征图； 特征响应子模块：将所述多尺度编码特征图引入条带池化结构获取大蒜区域方向性位置信息，在大蒜区域对应的通道特征与空间结构间设置注意力权重参数，串联大蒜图斑边界与区域纹理连续信息，得到通道空间联合特征响应图； 样本划分子模块：依据所述通道空间联合特征响应图中串联的大蒜图斑边界坐标与区域纹理灰度值，划分图像中相邻像元的响应归属区域，获取大蒜区域识别图像； 图斑验证提取模块：基于所述大蒜区域识别图像中的大蒜种植图斑区域，验证大蒜种植图斑区域在参考样本空间中的一致性，得到大蒜识别图斑验证结果。

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