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龙图腾网获悉安徽省第一测绘院申请的专利基于真值逼近原理的双向网络的撂荒地识别方法及系统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：CN120375216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510485929.6，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于真值逼近原理的双向网络的撂荒地识别方法及系统是由唐雅梅;张伟;潘宏;王常磊;殷鹏莲;朱明亮;王小丽;姜慧;陈斌;杨超超设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于真值逼近原理的双向网络的撂荒地识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于撂荒地监测领域，尤其涉及基于真值逼近原理的双向网络的撂荒地识别方法及系统，该方法首先通过预处理待识别土地影像序列并利用矢量标记模型进行区块自动划分；其次，配置双向识别网络模型和农作物类型识别库，利用反向识别网络子模型识别出不包含农作物的潜在撂荒地区块及其占比；第三，通过正向识别网络子模型确认撂荒地区块占比；同时，结合历史土地轮休信息和林草湿地区块信息数据，获取不同季节的非撂荒地区块占比；最后，将潜在撂荒地区块占比、撂荒地区块占比及对应时间点的非撂荒地区块占比信息输入逻辑判别层，通过训练减少判别误差直至为零，从而输出精确的撂荒地占比及对应的划分标记区块，实现高效准确的撂荒地识别。

本发明授权基于真值逼近原理的双向网络的撂荒地识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于真值逼近原理的双向网络的撂荒地识别方法，其特征在于，包括： S1、获取待识别土地图像序列，将待识别土地图像序列输入到矢量标记模型中进行土地区块自动标记，获得区块划分完成的待识别土地图像序列、划分的区块数量和对应区块的矢量数据； S2、配置农作物类型识别库，将农作物类型识别库、区块划分完成的待识别土地图像序列、矢量数据和划分的区块数量输入到配置的双向识别网络模型中的反向识别网络子模型，获得不包含农作物的潜在撂荒地待识别区块序列和对应的潜在撂荒地区块占比； S3、将不包含农作物的潜在撂荒地待识别区块序列和矢量数据输入到双向识别网络模型中的正向识别网络子模型中，获得撂荒地区块占比和对应标记的区块； S4、获取历史待识别区域不同季节对应的土地轮休信息和林草湿地区块信息数据，并将获取的数据输入到配置的季节性非撂荒地占比预测模型进行训练，获得不同季节点对应的非撂荒地区块占比信息； S5、将潜在撂荒地区块占比、撂荒地区块占比和对应时间点非撂荒地区块占比信息输入到双向识别网络模型中的逻辑判别层，获得真值逼近误差值； S6、将真值逼近误差值反馈到双向识别网络模型进行训练，直到真值逼近误差值小于等于预设值时，输出正向识别网络子模型获得的撂荒地区块占比和对应的划分标记区块； 所述反向识别网络子模型的构建步骤包括： S201、将区块划分完成的待识别土地图像序列和划分的区块数量输入到反向识别网络子模型的分割子层中按照每一张标记的区块边界进行区块分割，获得区块序列集，其中，表示第i张待识别土地图像中的第j个区块，I表示待识别土地图像序列的长度，J表示每一张待识别土地图像中区块的个数； S202、对有农作物的每一区块进行对应农作物种类标记，同时对无农作物的区块用0进行标记，获取农作物标记完成的区块序列集； S203、将农作物标记完成的区块序列集输入到反向识别网络子模型内的极化特征层，获取每一区块对应的极化纹理特征空间； S204、将极化纹理特征空间输入到扩展形态学多属性剖面层中，获取每一区块极化纹理特征空间对应的多维极化剖面纹理特征； S205、将多维极化剖面纹理特征输入到最优分类特征提取层，获得每一区块极化纹理特征空间对应的最优极化剖面纹理特征，同时将多维极化剖面纹理特征输入到Gabor滤波器层中，获得每一区块极化纹理特征空间对应的极化纹理空间通道特征； S206、将每一区块极化纹理特征空间对应的最优极化剖面纹理特征和极化纹理空间通道特征输入到卷积注意力融合层，获得每一区块对应的极化纹理融合空间特征； S207、将极化纹理融合空间特征和农作物类型识别库包含的农作物类别特征同时输入到判别输出层中的判别子层和分类子层，分别获得包含农作物区块占比和农作物分类正确的概率； S208、根据S202标记的标签获得真实包含农作物区块占比，并将真实包含农作物区块占比作为反向识别网络子模型训练阈值，同时设置农作物分类正确概率阈值； S209、根据S208设置的两个阈值对反向识别网络子模型训练，当包含农作物区块占比等于真实包含农作物区块占比且农作物分类正确的概率大于农作物分类正确概率阈值时，获得训练完成的反向识别网络子模型。

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安徽省第一测绘院，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市蜀山区龙河路2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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