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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于G-Lap算法的边界判定和语义分割的农田面积测定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：CN120318303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510779943.7，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权基于G-Lap算法的边界判定和语义分割的农田面积测定方法是由苏忠洲;陈凯;许智蕾;陈俊龙;张小杰设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于G-Lap算法的边界判定和语义分割的农田面积测定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于G‑Lap算法的边界判定和语义分割的农田面积测定方法，通过无人机采集多场景下农业区域的图像，进而构建多场景农田图像集；通过G‑Lap算法，对多场景农田图像集中的农田边缘进一步增强构建多场景农田训练图像集；再使用多场景农田训练图像集对改进Deeplab模型进行冻结和解冻主干的完全训练，训练多轮收敛，得到最终的分割模型；使用训练好的分割模型对测试图像集中的农田区域像素进行分割提取，并通过图像二值化方法统计分割模型分割出的像素个数，根据像素个数，结合不同航拍高度下每个像素对应的实际面积，从而得到农田面积。该方法有效解决目前传统的农田区域提取方法耗时长、效率低以及计算方法缺乏泛用性等技术问题。

本发明授权基于G-Lap算法的边界判定和语义分割的农田面积测定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于G-Lap算法的边界判定和语义分割的农田面积测定方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、通过无人机采集多场景下农业区域的图像，进而构建多场景农田图像集； 步骤2、通过G-Lap算法，对步骤1中的多场景农田图像集中的农田边缘进一步增强，并对农田边界进行判定，从而实现对农田的高精度边界判定和标注，进一步构建多场景农田训练图像集； 通过G-Lap算法对农田边缘进行边界判定的方法为： 对步骤1中的多场景农田图像集使用Laplacian算子增强完整农田包裹的边界，随后以Laplacian算子增强后的图像为引导图像I，再采用导向滤波的方法对原先的农田RGB图像进一步增强边界后进行边界判定； 所述导向滤波的方法为： 其中，i表示像素下标，ak和bk是窗口wk内的线性系数， 边界判定的方法为： 根据ak的分布判定农田边界，即ak＞τ，τ为阈值，为农田边界的高值区域，即农田边界的区域，其中阈值由如下式子决定： τ＝μedge-2σedge 其中μedge和σedge分别为ak的分布均值和标准差； 步骤3、构建并训练语义分割模型，所述语义分割模型以Deeplab模型为基础网络，在Deeplab模型的主干网络中，采用特征提取网络SwinTransformer代替原有的ResNet，将Deeplab的FPN网络替换为BiFPN网络，并使用训练图像集进行冻结主干网络的训练，得到初始模型，随后，初始模型进行解冻主干的完全训练，训练多轮收敛，得到最终的分割模型； 步骤4、采用无人机收集待测农田区域的无人机农田图像，建立测试图像集，并用步骤2的多尺度边缘增强的方式对测试图像集进行处理，所述测试图像嵌有航拍高度信息； 步骤5、通过改进无人机面积计算方法算出不同航拍高度下，每个测试图像中像素对应的实际面积； 步骤6、使用训练好的分割模型对测试图像集中的农田区域像素进行分割提取，并通过图像二值化方法统计分割模型分割出的像素个数，根据像素个数，结合不同航拍高度下每个像素对应的实际面积，从而得到农田面积。

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