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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种融合点-地块-区域尺度数据的农情参数反演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：CN116091936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211504536.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种融合点-地块-区域尺度数据的农情参数反演方法是由刘哲;姚宇;陈一鸣;王恒斌;邢子瑶;刘筠羿;张晓东;赵圆圆;李绍明设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合点-地块-区域尺度数据的农情参数反演方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合点‑地块‑区域尺度数据的农情参数定量解析方法，提高遥感影像的利用率，实现较少样本的精细农情参数定量解析。本发明采集不同时空分辨率的遥感影像与农情参数实测点数据，进行数据预处理；使用灰度共生矩阵提取高分辨率影像的纹理特征并进行叠加；按照一定策略以256×256的行列数分割影像，并对低分辨率影像升尺度，制作成数据集；使用叠加纹理特征的高分辨率影像与升尺度后的低分辨率影像数据集训练SRGAN模型，在此训练权重的基础上训练未叠加纹理特征的高分辨率影像与升尺度后的低分辨率影像；最后融合生成的高分辨率影像与农情信息点数据进行随机森林回归，得到高空间分辨率的面尺度农情信息，进行验证。

本发明授权一种融合点-地块-区域尺度数据的农情参数反演方法在权利要求书中公布了：1.一种融合点-地块-区域尺度数据的农情参数反演方法，其特征在于，包括： 采集两种不同时空分辨率的遥感影像与农情信息点数据，并进行数据预处理； 提取高空间分辨率遥感影像的纹理特征，并叠加其上； 将各影像集影像进行策略性影像分割，制作用于影像融合的训练集、验证集、测试集； 构建不同空间分辨率遥感影像的融合模型，使用迁移学习策略进行模型的分步训练与微调，获取模型最终权重，建立训练完成的影像融合模型；所述融合模型为基于生成对抗网络的图像超分辨率重建模型SRGAN，该模型由生成器和判别器组成，模型中的生成器结构是由残差块、跳跃层和卷积层组成；先采用叠加有纹理特征的高分辨率影像与升尺度后的低分辨率影像数据集训练SRGAN模型，然后在预训练权重的基础上，继续迁移训练未叠加纹理特征的高分辨率影像与升尺度后的低分辨率影像，最后使用原始的高分辨率影像与升尺度后的低分辨率影像验证集对模型进行精度验证，使用升尺度后的低分辨率影像测试集输入训练权重最优的SRGAN模型，生成与高分辨率影像空间分辨率一致的高分辨率影像； 构建点面融合模型，使用所述生成的高分辨率影像与农情信息点数据训练模型，建立训练完成的点面融合模型；所述点面融合模型为随机森林回归模型，用于对融合生成的高分辨率遥感影像结合农情信息点数据进行点-面数据融合，得到高空间分辨率的地块尺度农情信息，实现多尺度数据融合的农情信息反演； 对反演的农情信息进行多尺度效果评估。

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国农业大学，其通讯地址为：100083 北京市海淀区清华东路17号中国农业大学(东区)；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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