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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种基于时空特征选择的玉米种植区玉米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：CN120580596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511072357.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于时空特征选择的玉米种植区玉米识别方法是由苗双喜;蒋瑜函;黄健熙;张哲维;谢中祥设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空特征选择的玉米种植区玉米识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于时空特征选择的玉米种植区玉米识别方法，属于遥感技术领域。该方法包括：获取玉米种植区的遥感影像，确定玉米种植区内各像元的NDVI特征曲线，筛选出符合关键生育期种植特征的玉米像元，作为玉米样本点；基于玉米样本点和非玉米样本点的NDVI特征曲线，确定不同植被特征对于玉米识别的重要性；综合重要性和特征相关性剔除冗余特征，获得分类特征；计算待分类像元与玉米样本点和非玉米样本点的时序‑光谱联合相似度；将待分类像元分类为最小时序‑光谱联合相似度对应的类别。使用本发明能够解决传统分类方法在玉米识别中存在的可分性不足与特征冗余问题以及TWDTW方法的农业统计数据阈值依赖问题。

本发明授权一种基于时空特征选择的玉米种植区玉米识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空特征选择的玉米种植区玉米识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取玉米种植区的遥感影像； 步骤2：玉米样本点确定：根据玉米种植区的遥感影像，确定玉米种植区内各像元的归一化差值植被指数NDVI特征曲线；根据NDVI特征曲线筛选出符合关键生育期种植特征的玉米像元，作为玉米样本点； 所述根据NDVI特征曲线筛选出符合关键生育期种植特征的玉米像元，作为玉米样本点，包括： 确定关键生育期：根据玉米种植区的遥感影像，计算各玉米像元的NDVI特征曲线；对各NDVI特征曲线相同时间点的数据求均值，获得NDVI特征均值曲线；获取NDVI特征均值曲线中最大值和最小值之间的幅值变化幅度f，将NDVI幅值开始大于20%f的时间点到开始小于20%f的时间点之间的时间区间作为关键生育期； 确定关键物候波动范围：对各NDVI特征曲线相同时间点的数据求均值μ和标准差σ，将[μ-σ,μ+σ]作为NDVI特征曲线波动的允许范围，即关键物候波动范围； 针对玉米种植区内各像元的NDVI特征曲线，利用所述关键生育期截取关键生育期的NDVI特征曲线段；针对每个像元，判断截取的NDVI特征曲线段的波动幅度是否全部在所述关键物候波动范围内，如果是，则将当前像元认定为玉米样本点； 步骤3：分类特征选择：针对玉米样本点和非玉米样本点，计算N种特征类别的植被特征时序曲线；基于玉米样本点和非玉米样本点的植被特征时序曲线，采用Relief算法确定不同植被特征对于玉米识别的重要性；针对每种植被特征，计算所有玉米样本点的植被特征时序均值曲线；对N种植被特征的植被特征时序均值曲线，两两计算Pearson相关系数，作为植被特征之间的相关性；利用所述重要性对N种植被特征进行排序，按照重要性从高到低的顺序逐一选取；每选取一个植被特征，判断是否与已确定的分类特征之间的Pearson相关系数大于设定相关性阈值；如果大于，则判定相关性过大，当前选取的植被特征不作为分类特征；如果小于或等于设定相关性阈值，则将当前选取的植被特征确定为分类特征；直到选择出M个分类特征； 各玉米样本点和非玉米样本点的M个分类特征的植被特征时序曲线，组成样本集合； 所述N种特征类别包括植被指数特征和红边植被指数特征： 所述植被指数特征包括：归一化植被指数NDVI、增强型植被指数EVI、差异植被指数DVI、优化土壤调整植被指数OSAVI、光谱比值指数SR、绿光归一化差值植被指数GNDVI、归一化差值绿度指数NDGI、绿叶覆盖指数GCVI、比值植被指数RVI、归一化差值污染指数NDPI、土地表面水分指数LSWI、光化学植被反射率指数PSRI； 所述红边植被指数特征包括：第一归一化红边差异指数NREDI1、第二归一化红边差异指数NREDI2、第三归一化红边差异指数NREDI3、近红外红边比值指数NIRRE、红波段红边比值指数REDRE、红边位置指数REP； 步骤4：分类：计算待分类像元与样本集合中玉米样本点和非玉米样本点的时序-光谱联合相似度；两个像元的时序-光谱联合相似度采用M个分类特征的植被特征时序曲线的综合TWDTW距离表达；将待分类像元分类为最小时序-光谱联合相似度对应的类别； 所述时序-光谱联合相似度的获取方式为： 针对待分类像元与样本集合中的一个样本点，分别计算每个分类特征的TWDTW距离，将M个分类特征的TWDTW距离综合计算，作为综合TWDTW距离表达。

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