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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于雷达时序观测和温度分析的水稻熟制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：CN116756546B 。

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：202310845889.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于雷达时序观测和温度分析的水稻熟制识别方法是由李世华;何泽设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于雷达时序观测和温度分析的水稻熟制识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于星载雷达数据处理与遥感制图技术领域，具体为一种基于雷达时序观测和温度分析的水稻熟制识别方法。本发明通过时序重构与波谷识别实现时序散射的多样化周期特征捕捉和散射波谷探测，通过潜在水稻物候估算确定散射波谷对应的潜在物候期时间，通过水稻物候温度限制对潜在水稻物候期的温度适宜性进行评估，结合水稻生长机理和水稻熟制规律剔除不满足温度条件的散射波谷，实现对水稻散射波谷的识别和对水稻熟制高估的纠正，最终实现水稻熟制区域识别，适用于自然和社会条件差异明显、耕作实践复杂多样、云雾气象干扰频繁的大面积水稻熟制监测，解决了现有技术存在的时序散射多样性、先验物候信息缺乏和水稻熟制高估三大问题。

本发明授权一种基于雷达时序观测和温度分析的水稻熟制识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于雷达时序观测和温度分析的水稻熟制识别方法，其特征在于，在Googleearthengine中执行如下步骤： 步骤1.时序重构与波谷识别； 获取年度雷达VH极化时序散射数据S[t]，t为归一化年积日，取值范围从0到1，使用下式进行谐波拟合： 其中，a为常数项，代表时序散射均值；i依次取值1、2、3，代表余弦项的阶次；Ai代表第i阶余弦项幅度，代表第i阶余弦项相位；使用最小二乘拟合获得a、Ai和的值并代回上式，即得到重构后的时序散射；其中，使用imageCollection函数构建时序散射，使用image.linearRegression函数实现时序谐波拟合； 计算S[t]的一阶差分S′[t]，公式如下： 使用牛顿法求解S′[t]为0时的t值，若S′[t-1]0，S′[t+1]0，S[t]0.02，则t为散射波谷出现的时间，t对应的实际年积日为d，d的单位为天； d＝365t 步骤2.潜在水稻物候估算； 物候期：水稻育秧期、移栽期、营养生长期、生殖生长期和成熟期的时间依次分别用DS，DT，DV，DR和DM表示；获取年度日均温度数据，统计全年的寒冷期时长PC，PC单位为天，寒冷期指温度10℃；对于目标区域： 当PC≠0，d240，d潜在地对应DR，此时： DS＝d-90，DT＝d-60，DV＝d-30，DR＝d，DM＝d+30； 当PC＝0或d≤240，d潜在地对应DT，此时： DS＝d-30，DT＝d，DV＝d+30，DR＝d+60，DM＝d+90； 步骤3.水稻物候温度限制； 对于各物候期的时间，获取其前后15天温度，计算温度平均值E；水稻育秧期、移栽期、营养生长期、生殖生长期和成熟期的温度平均值分别用ES，ET，EV，ER和EM表示； 对于目标散射波谷，当： ES10℃，ET10℃，EV18℃，ER18℃，EM10℃ 则其为有效波谷，否则视为无效波谷并被移除； 统计时序散射中的有效波谷数量N，评估目标区域可承载的最大水稻熟制S，规则如下： 对于目标区域，当NS，判定存在水稻熟制高估；对各有效波谷，计算其各物候期的温度平均值的总和Sum： Sum＝ES+ET+EV+ER+EM 按照Sum值从低到高的顺序，依次移除有效波谷，需要移除的有效波谷数量为N-S，剩余的波谷即为水稻波谷； 步骤4.水稻熟制区域识别； 获取目标区域数字高程数据，提取海拔和坡度；获取土地利用产品，提取耕地分布数据；统计该区域的水稻波谷数量，实现水稻熟制识别。

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