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龙图腾网获悉中国农业科学院农业资源与农业区划研究所申请的专利物候先验知识引导半监督学习的小样本农作物制图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：CN120217063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510720424.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权物候先验知识引导半监督学习的小样本农作物制图方法是由吴文斌;杨靖雅;胡琼;余强毅;宋茜;徐保东设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本物候先验知识引导半监督学习的小样本农作物制图方法在说明书摘要公布了：本发明公开了物候先验知识引导半监督学习的小样本农作物制图方法，获取研究区时序VH数据、时序VV数据及植被指数数据；获取研究区内各个采样点的农作物类别和地理坐标并构建有标签样本，基于整体物候先验知识构建无标签样本；构建半监督学习网络；计算总损失函数并对骨干网络模型进行训练；获取待预测区域耕地像元的时序VH数据和时序VV数据输入到训练完成的骨干网络模型，获得最终农作物类别。本发明采用基于伪标签的半监督学习策略，突破了基于监督学习的农作物识别模型对实地样本的高度依赖，提高了小区域内采集少量样本进行多种农作物同步制图的表现。

本发明授权物候先验知识引导半监督学习的小样本农作物制图方法在权利要求书中公布了：1.物候先验知识引导半监督学习的小样本农作物制图方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取研究区的Sentinel‑1数据并生成时序VH数据和时序VV数据，获取研究区的Sentinel‑2地表反射率数据，对Sentinel‑2地表反射率数据进行去云处理，并计算Sentinel‑2植被指数数据；获取研究区内的各个采样点的农作物类别和地理坐标，将采样点对应像元的时序VH数据和时序VV数据作为有标签样本，将采样点对应像元的农作物类别作为标签； 步骤S2：提取研究区的各个物候先验农作物类型的物候先验知识，计算各个物候先验农作物类型的物候先验知识的并集作为整体物候先验知识，基于整体物候先验知识构建无标签样本； 步骤S3：构建半监督学习网络，半监督学习网络包括基于伪标签半监督训练策略和自适应阈值调整策略的骨干网络模型； 步骤S4：计算总损失函数，在最小化总损失函数的条件下，对步骤S3的基于伪标签半监督训练策略和自适应阈值调整策略的骨干网络模型进行训练； 步骤S5：获取待预测区域的耕地像元的时序VH数据和时序VV数据输入到训练完成的骨干网络模型中，获得最终农作物类别，所述步骤S2中提取研究区的各个物候先验农作物类型的物候先验知识基于以下步骤生成： 根据研究区的物候先验农作物类型确认研究区的物候先验农作物子类型，确认物候先验农作物子类型对应的物候先验分类规则，物候先验分类规则结合步骤1获取的时序VH数据、时序VV数据以及Sentinel‑2植被指数数据计算得到物候先验农作物子类型对应的物候先验知识； 基于物候先验农作物子类型对应的物候先验知识得到研究区的各个物候先验农作物类型的物候先验知识； 所述步骤S2中基于整体物候先验知识构建无标签样本基于以下步骤： 整体物候先验知识上随机选择多个像元，各个像元对应的时序VH数据和时序VV数据作为无标签样本。

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