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龙图腾网获悉中科禾信遥感科技(苏州)有限公司申请的专利一种基于种植概率的水稻早期遥感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：CN115861844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211690242.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于种植概率的水稻早期遥感识别方法是由赵晨;江炳忠;张鑫;齐强;陈洪萍;何全;陈立纯;贾辉辉;徐飞飞设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于种植概率的水稻早期遥感识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于种植概率的水稻早期遥感识别方法，其包括以下步骤：步骤1：选择影像时间窗口；步骤2：影像分割获取地块对象；步骤3：提取对象级时序特征参数；步骤4：区分与标记植被与非植被区域；步骤5：计算不同时序特征下水稻种植概率；步骤6：计算基于时序特征的水稻概率指数TRPI；步骤7：阈值分类，提取水稻种植分布。本发明通过利用SAR影像数据提取水稻移栽到分蘖期的时序特征，并构建公式计算各时序特征指标下种植水稻的概率，同时使用水稻前茬作物旺盛期多光谱数据计算的植被指数标记明显非水稻种植区，从而整合构建了基于时序特征的水稻概率指数TRPI，最终针对TRPI计算结果利用阈值二分类实现水稻早期识别。

本发明授权一种基于种植概率的水稻早期遥感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于种植概率的水稻早期遥感识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：选择影像时间窗口 选择水稻移栽到分蘖期作为识别早期水稻的时间窗口，选取该时间窗口内的时序SARSentinel-1影像数据作为水稻早期识别的数据源，对时序SAR影像进行预处理，获取目标区域每期SAR影像VH极化方式下的后向散射系数； 步骤2：影像分割获取地块对象 利用水稻前茬作物旺盛期Sentinel-2多光谱影像，进行多尺度分割，获取地块对象，根据影像分辨率和区域大小设置分割尺度和各因子； 步骤3：提取对象级时序特征参数 计算每期SARVH极化方式影像的每个地块对象内所有像元后向散射系数的平均值，作为该地块对象的后向散射系数，然后，提取同一地块对象在时序影像间的最大值VHMax、最小值VHMin、均值VHMean，最终生成时序最大值图、时序最小值图、时序均值图； 步骤4：区分并标记植被与非植被区域 利用多光谱影像计算归一化植被指数NDVI，设置阈值区分并标记植被与非植被区域； 步骤5：计算不同时序特征下水稻种植概率 分别计算时序SAR数据的各地块对象在时序最大值、时序最小值、时序均值特征下的水稻种植概率； 步骤6：计算基于时序特征的水稻概率指数TRPI 构建基于时序特征的水稻概率指数，使用该指数计算早期水稻种植概率； 步骤7：阈值分类，提取水稻种植分布 设置条件≥T1，当条件为真时，则为水稻，否则为非水稻，实现早期水稻识别； 在步骤5中，待计算对象在不同时序特征指标下为水稻的概率的计算表达式为： ； 其中，为当前时序特征下的水稻样本的均值，为当前时序特征指标图中待计算对象的后向散射系数值，、分别为当前时序特征指标图中剔除非植被区域后的最大值和最小值；i取Max、Min、Mean时，分别对应时序最大值、最小值、均值特征指标下的水稻种植概率； 步骤6中，根据公式： ； 计算水稻概率指数；其中，是步骤4中标记的植被与非植被区域，取值为1和0，分别为步骤5中计算的时序最大值、最小值、均值特征下的水稻种植概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中科禾信遥感科技(苏州)有限公司，其通讯地址为：215153 江苏省苏州市高新区道元路18号1幢101室317-319；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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