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龙图腾网获悉山东农业大学申请的专利一种基于轻量化半监督模型的冬小麦LAI和SPAD估算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：CN121347422B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511912524.2，技术领域涉及：G01N21/27；该发明授权一种基于轻量化半监督模型的冬小麦LAI和SPAD估算方法是由姜红花;张志衡;宁堂原;王润成;翟柯嘉;荆茹彬设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化半监督模型的冬小麦LAI和SPAD估算方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于轻量化半监督模型的冬小麦LAI和SPAD估算方法，涉及农业遥感监测技术领域，包括：获取冬小麦关键生育期的多光谱影像数据并进行预处理生成标准化多通道植被指数影像；构建轻量化半监督模型MCVI‑SANet并采用VICReg驱动的半监督训练策略对所述MCVI‑SANet进行自监督训练；将所述多通道植被指数影像输入训练完成的所述MCVI‑SANet输出冬小麦LAI和SPAD的定量估算结果。通过饱和感知机制与半监督学习相结合，有效消除了密冠层植被指数饱和及数据噪声引起的估算偏差，在保证模型轻量化部署特性的同时，提高了复杂农业场景下的估算精度与泛化能力。

本发明授权一种基于轻量化半监督模型的冬小麦LAI和SPAD估算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化半监督模型的冬小麦LAI和SPAD估算方法，其特征在于，包括： 获取冬小麦关键生育期的多光谱影像数据并进行预处理生成标准化多通道植被指数影像； 构建轻量化半监督模型MCVI-SANet并采用VICReg驱动的半监督训练策略对所述MCVI-SANet进行自监督训练，包括：构建所述MCVI-SANet，所述MCVI-SANet包括：植被指数饱和感知模块VI-SABlock、轻量化骨干网络、扩展器和回归器；所述VI-SABlock作为网络首层依次包括：批量归一化BN层、特征描述符提取模块、特征重校准激励FRE网络和深度空间注意力模块DSAM；所述VI-SABlock用于缓解植被指数饱和问题；所述轻量化骨干网络基于倒置残差块IRB构建，采用VICReg驱动的半监督训练策略，先利用无标注影像对编码器和扩展器进行自监督预训练；再在标注数据集上微调回归器，通过三重正则化损失约束模型学习通用特征表示； 将所述多通道植被指数影像输入训练完成的所述MCVI-SANet输出冬小麦LAI和SPAD的定量估算结果。

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山东农业大学，其通讯地址为：271099 山东省泰安市泰山区岱宗大街61号；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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