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龙图腾网获悉中国科学院新疆生态与地理研究所申请的专利一种基于遥感的林粮间作区果树密度提取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：CN119206503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411427269.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于遥感的林粮间作区果树密度提取方法是由王浩宇;李均力;沈占峰;寇雯齐;马于博;刘帅琪;周成虎设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遥感的林粮间作区果树密度提取方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于遥感的林粮间作区果树密度提取方法，涉及果树密度提取领域。该方法包含几个主要步骤：首先，基于实例分割思想，利用深度学习模型代替传统分割方式从具有超高空间分辨率影像中提取地块，作为基础计算单元；然后，基于时间序列模型，提取Sentinel‑2时间序列影像的特征区分普通农田地块与林粮间作地块，确定后续进行果树密度提取任务的地块单元；接着，基于语义分割模型从GF‑2影像中提取果树的空间信息特征；最后，基于语义分割结果设计模板填充策略，在地块结果的约束下得到林粮间作区果树的种植密度。这种提取方法精确度高，处理速度快，示范应用效果良好，可以为科学调整林粮间作区植被的种植结构提供支持。

本发明授权一种基于遥感的林粮间作区果树密度提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感的林粮间作区果树密度提取方法，其特征在于包括以下几个步骤： 步骤1，对GF-2数据进行预处理得到超高空间分辨率影像，预处理过程包括六个步骤，分别是：辐射定标、大气校正、正射校正、影像配准、图像融合与影像镶嵌； 步骤2，基于农田地块的影像视觉特征建立农田分区分层系统，将农田划分成几种相对一致的亚类型，并基于每种类型地块所呈现的视觉特征，分别选取并改进合适的实例分割模型分层提取各类型的农田，并合并各个农田的亚类，得到完整的农田信息提取结果图； 步骤3，设计适合主要粮食作物与主要种植果树的时间序列特征，提取长时间序列Sentinel-2影像中不同植被物候变化特征，并基于不规则时间序列模型进行作物分类，并根据分类结果设计仅存在粮食作物、存在粮食作物与果树、仅存在果树的判别条件，将农田地块分为普通农田地块与林粮间作地块； 步骤4，采用基于卷积神经网络的语义分割模型，提取预处理后1m分辨率下的GF-2影像中的果树，得到果树的语义分割结果，并基于模板填充算法，根据不同大小的果树树冠的光谱特性形成不同的模板，然后将这些生成的模板填充到果树语义分割结果中，得到每棵果树的树冠中心位置； 步骤5，通过计算每个地块要素内部果树中心点的个数除以要素面积，得到果树的种植密度。

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