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龙图腾网获悉武汉依迅北斗空间技术有限公司申请的专利一种基于遥感影像的农田地块构建及测亩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：CN119043221B 。

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：202411162365.4，技术领域涉及：G01B11/28；该发明授权一种基于遥感影像的农田地块构建及测亩方法是由付诚;向文;柯宏帅设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遥感影像的农田地块构建及测亩方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于遥感影像的农田地块构建及测亩方法，所述方法包括：U1.多台无人机进入待测农田区域，基于机载摄像头实时获取农田区域的图像数据信息，并进行图像的预处理，得到预处理后的多组农田区域的图像数据信息；U2.基于所述预处理后的多组农田区域的图像数据信息，采用改进的多焦点图像融合算法对农田区域的图像进行融合，得到融合后的农田区域的图像数据信息。本发明不仅能够快速、精确地采集农田影像数据，实现大面积土地的高效覆盖和数据更新，而且能够准确识别农田区域，适用于不规则地块和复杂地形，确保面积计算结果的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于遥感影像的农田地块构建及测亩方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感影像的农田地块构建及测亩方法，其特征在于，所述方法包括： U1.多台无人机进入待测农田区域，基于机载摄像头实时获取农田区域的图像数据信息，并进行图像的预处理，得到预处理后的多组农田区域的图像数据信息； U2.基于所述预处理后的多组农田区域的图像数据信息，采用改进的多焦点图像融合算法对农田区域的图像进行融合，得到融合后的农田区域的图像数据信息； U3.基于所述融合后的农田区域的图像数据信息，构建融合OSTU算法的深度学习卷积神经网络模型，对农田区域边界点的图像进行识别，并构建农田区域边界的像素点矩阵，得到农田区域边界的像素点矩阵数据信息； U4.基于所述农田区域边界的像素点矩阵数据信息，采用基于黄金正弦因子的鲸鱼优化算法对农田区域边界的像素点进行优化，得到优化后的农田区域边界的像素点矩阵数据信息； U5.基于所述优化后的农田区域边界的像素点矩阵数据信息，采用农田区域边界拟合的多元积分算法对农田区域的面积进行推算，得到农田区域的面积数据信息； 在步骤U2中，所述采用改进的多焦点图像融合算法对农田区域的图像进行融合包括： U21.基于所述预处理后的多组农田区域的图像数据信息，构建每组农田区域图像的拉布拉斯变换函数F， ， 其中，yi为预处理后的第i组农田区域的图像数据信息，βi为预处理后的第i组农田区域的图像的梯度因子，对每组农田区域的图像的清晰度进行表征，得到每组农田区域的图像的清晰度数据信息； U22.基于所述每组农田区域的图像的清晰度数据信息，建立农田区域的特征提取函数H， ， 其中，ri为第i组农田区域的图像的清晰度数据信息，λ1、λ2和λ3为农田区域图像的特征提取因子，对农田区域的图像进行特征提取，得到每组农田区域的特征矩阵数据信息； U23.基于所述每组农田区域的特征矩阵数据信息，构建农田区域图像的融合函数R， ， 其中，zi为第i组农田区域的特征矩阵数据信息，ωi为第i组农田区域的特征矩阵的权重系数，n为样本容量，对农田区域的图像进行融合，得到融合后的农田区域的图像数据信息。

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