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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时序谐波拟合和地形温度掩膜的稻田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：CN116990810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310350385.3，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权一种基于时序谐波拟合和地形温度掩膜的稻田识别方法是由李世华;何泽设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序谐波拟合和地形温度掩膜的稻田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，具体涉及一种基于时序谐波拟合和地形温度掩膜的稻田识别方法。本发明通过高值干扰去除和时序谐波拟合实现时序散射的噪声抑制和周期特征提取，通过空间掩膜分析分别获得谐波掩膜图、地形掩膜图和温度掩膜图，结合三种掩膜完成稻田识别，可适用于大范围的稻田识别。本发明提供的方法有效地去除了雷达数据的时空噪声，降低时序分析复杂度，不需要获取水稻物候先验信息即可实现大面积高分辨率的稻田识别，能够应用于更大范围更长时间跨度的水稻种植面积监测，为农业部门的政策制定提供有力信息支撑。

本发明授权一种基于时序谐波拟合和地形温度掩膜的稻田识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序谐波拟合和地形温度掩膜的稻田识别方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1.高值干扰去除； 获取星载雷达提供的全年所有VH极化的时序散射数据，将数据值从对数单位VHdB转换为线性单位VHlinear； ； 将线性单位值高于0.01的数据移除，剩余数据被视为有效散射数据； 步骤2.时序谐波拟合； 对目标位置点，获取其全年所有的有效散射数据，构成该点的时序散射S[t]，t代表时间，取值范围归一化为0到1，对应雷达成像时间为全年的第1天到第365天； ； 建立四阶分量的谐波公式，其中a为一阶常数项，表征全年时序散射均值，Ai代表第i阶余弦项的幅度，Pi代表第i阶余弦项的相位；通过与四阶分量的最小二乘回归，获得待定系数a、Ai、Pi的值； 步骤3.对目标位置点进行空间掩膜分析，包括谐波掩膜图F1、地形掩膜图F2和温度掩膜图F3； 谐波掩膜图F1： 计算谐波拟合的余弦幅度之和As； ； 其中Aj代表第j阶余弦项的幅度，As代表该位置点的时序散射波动水平；通过地面调查获得数量超过500的稻田样本点，提取这些稻田样本点的谐波参数a和As；并通过数值统计分析获得a的数值上下限Ua和La，以及As的数值上下限UA和LA；新建一幅空白影像f1，像素值全部设置为0；对于目标位置点，当其谐波参数a和As满足： La≤a≤Ua，LA≤As≤UA； f1对应位置的像素值设置为1，不满足谐波条件则保持为0，到此，获得谐波掩膜图F1； 地形掩膜图F2： 获取数字高程数据，使用高程梯度法计算地形坡度；新建一幅空白影像f2，像素值全部设置为0；对于目标位置点，当其地形坡度小于5.5°时，f2对应位置的像素值设置为1，不满足坡度条件则保持为0，到此，获得地形掩膜图F2； 温度掩膜图F3： 获取地表气温月平均数据，对于目标位置点，获取其12个月的数据值，构成该坐标点的时序温度C[t]，t代表时间，取值范围归一化为0到1，对应的温度获取时间为全年的第1月到第12月； ； 建立二阶分量的谐波公式，其中b为常数项，表征全年温度均值，B代表余弦项的幅度，Q代表余弦项的相位，通过最小二乘回归获得待定系数b、B、Q的值；C[t]拟合曲线上温度值高于18℃的时间范围定义为该位置点的高温时长；新建一幅空白影像f3，像素值全部设置为0；对于目标位置点，当其高温时长大于60天时，f3对应位置的像素值设置为1，不满足温度条件则保持为0，到此，获得温度掩膜图F3； 步骤4.稻田识别制图； 新建一幅空白影像f，像素值全部设置为0；对于目标位置点，当谐波掩膜图F1、地形掩膜图F2和温度掩膜图F3的像素值都为1时，f对应位置的像素值代表存在水稻设置为1，否则代表不存在水稻，保持为0，到此，获得稻田识别结果图F。

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