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龙图腾网获悉北京市农林科学院信息技术研究中心申请的专利基于卫星影像的茶园识别方法及装置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：CN117011702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310786941.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于卫星影像的茶园识别方法及装置是由徐波;祁宁;杨贵军;段丹丹;胡海棠;杨浩;冯海宽;孟炀;汪斌斌设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卫星影像的茶园识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于卫星影像的茶园识别方法及装置，该方法包括：基于待识别区域的Sentinel‑2图像数据和Landsat图像数据，确定出待识别区域的常绿植被区域；通过决策树模型从所述常绿植被区域识别出茶园区域；其中，所述决策树模型基于以下特征及以下特征对应的分类阈值构建：茶叶物候特征指数、地形特征、由分离性指数确定的光谱指数，SI用于反映茶园与其他常绿植被光谱反射率的分离性；其中，所述茶叶物候特征指数由N月的增强植被指数和M月的地表水指数确定；相比其他任意月份的EVI和其他任意月份的LSWI之间的SI，N月的增强植被指数和M月的地表水指数之间的SI最大，N和M为大于0且小于13的整数。

本发明授权基于卫星影像的茶园识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于卫星影像的茶园识别方法，其特征在于，包括： 基于待识别区域的Sentinel‑2图像数据和Landsat图像数据，确定出待识别区域的常绿植被区域； 通过决策树模型从所述常绿植被区域识别出茶园区域； 其中，所述决策树模型基于以下特征及以下特征对应的分类阈值构建： 茶叶物候特征指数TPI、地形特征DEM、由分离性指数SI确定的光谱指数，所述SI用于反映茶园与其他常绿植被光谱反射率的分离性； 其中，所述茶叶物候特征指数TPI由N月的增强植被指数EVI和M月的地表水指数LSWI确定； 其中，相比其他任意月份的EVI和其他任意月份的LSWI之间的SI，所述N月的增强植被指数EVI和M月的地表水指数LSWI之间的SI最大，N和M为大于0且小于13的整数； 所述决策树模型是基于如下步骤构建的： 利用分离性和阈值算法SEaTH，确定所述茶叶物候特征指数TPI对应的分类阈值、所述地形特征DEM对应的分类阈值、所述由分离性指数SI确定的光谱指数分别对应的分类阈值； 基于所述茶叶物候特征指数TPI对应的分类阈值、所述地形特征DEM对应的分类阈值、所述由分离性指数SI确定的光谱指数分别对应的分类阈值，构建所述决策树模型； 所述利用分离性和阈值算法SEaTH，确定所述茶叶物候特征指数TPI对应的分类阈值、所述地形特征DEM对应的分类阈值、所述由分离性指数SI确定的光谱指数分别对应的分类阈值，包括： 确定所述茶叶物候特征指数TPI、地形特征DEM、由分离性指数SI确定的光谱指数，所述SI用于反映茶园与其他常绿植被光谱反射率的分离性中任意一个特征t对应的分类阈值为T，其中： ； ； m1和m2分别指茶园和其他常绿植被在特征t上的均值；δ1 和δ2 分别是茶园与其他常绿植被在特征t上的标准差；n1和n2分别代表茶园与其他常绿植被的样本数； 所述茶叶物候特征指数TPI 的计算公式如下： TPI = EVIN‑LSWIM； 其中，EVIN表示N月的EVI，LSWIM表示M月的LSWI； 所述分离性指数SI的计算公式如下： ； ； n={"8,28,48,58,68,98,118,128,138,158,188,198,208,218,228,238,248,258,278,288,298,308,318,328,338,348,358" }； 其中，m代表六个原始光谱指数，包括蓝、绿、红、Nir、Swir1、Swir2波段和累积波段CB；n代表时间序列图像对应的年份DOY；i和j分别代表茶园与其他常绿植被；和表示茶园与其他常绿植被在DOY的指数m的平均值；而和表示茶园与其他常绿植被在DOY的指数m的标准差；表示类间的光谱异质性；表示类内的光谱异质性； 所述由分离性指数SI确定的光谱指数包括：P月的累积波段CB和Q月的绿色波段Green，其中，相比其他任意月份的累积波段CB和其他任意月份的绿色波段Green之间的差异，所述P月的累积波段CB和Q月的绿色波段Green之间的差异最大，P和Q为大于0且小于13的整数。

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