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龙图腾网获悉北京艾尔思时代科技有限公司申请的专利基于雷达特征匹配的作物种植区域快速提取方法及系统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：CN114821353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202210398100.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于雷达特征匹配的作物种植区域快速提取方法及系统是由丁志平;刘文达;梁治华设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于雷达特征匹配的作物种植区域快速提取方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及识别图形技术领域，提供一种基于雷达特征匹配的作物种植区域快速提取方法、系统、计算机可读存储介质和电子设备，其中，基于雷达特征匹配的作物种植区域快速提取方法包括：对获取的训练区域的雷达数据的全时序后向散射系数进行特征筛选，得到最优特征子集；其中，全时序后向散射系数包括作物的生长周期内多个时相的后向散射系数；根据作物的物候期对最优特征子集进行时间对齐，并根据时间对齐后的最优特征子集训练得到作物识别模型；根据训练区域与目标区域的空间泛化影响因子，对训练区域与目标区域进行空间特征因子分析，得到空间特征匹配的目标区域；以基于作物识别模型对空间特征匹配的目标区域内作物种植区域进行提取。

本发明授权基于雷达特征匹配的作物种植区域快速提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于雷达特征匹配的作物种植区域快速提取方法，其特征在于，包括： 对获取的训练区域的所述雷达数据的全时序后向散射系数进行特征筛选，得到最优特征子集；其中，所述全时序后向散射系数包括所述作物的生长周期内多个时相的后向散射系数； 根据所述作物的物候期对所述最优特征子集进行时间对齐，并根据时间对齐后的最优特征子集训练得到作物识别模型； 根据所述训练区域与目标区域的空间泛化影响因子，对所述训练区域与所述目标区域进行空间特征因子分析，得到空间特征匹配的目标区域；以基于所述作物识别模型对所述空间特征匹配的目标区域内作物种植区域进行提取； 所述空间泛化影响因子至少包括：地貌类型、地块大小、坡度、地块破碎度；对训练区域与目标区域进行空间特征因子分析，包括：分别对训练区域与目标区域的地块大小、地块破碎度、地貌类型、坡度进行分析，确定地块大小、地块破碎度、地貌类型、坡度的匹配规则，并根据匹配规则确定与训练区域空间特征匹配的目标区域； 所述根据所述作物的物候期对所述最优特征子集进行时间对齐，具体为： 根据作物的物候期中的开花末期与作物的物候期中的角果期对应的时间，确定特征合成时间； 对训练数据在特征合成时间内将最优特征子集按照最大值合成法进行合成，得到该时间周期内覆盖训练区域的特征影像，并将该特征影像与目标区域的作物的物候期中的开花末期与角果期进行时间对齐。

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