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龙图腾网获悉山东锋士信息技术有限公司申请的专利一种基于改进Deeplab的作物长势分析方法及设备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：CN120563947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511071580.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进Deeplab的作物长势分析方法及设备是由黄鹏飞;张国栋;王昭然;张一新;王洁设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Deeplab的作物长势分析方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进Deeplab的作物长势分析方法及设备，属于卫星遥感和农业技术领域。先构建作物识别模型并进行作物识别，在DeepLabv3+基础上，融合了卷积级联、CNN‑Transformer双分支全局特征提取、多特征融合模块及SENet注意力机制，然后获取包含植被指数、纹理特征、株高和LAI的多维度数据，构建基于植被指数的GMI模型，对纹理信息与GMI值进行相关性分析，再将相关性高的纹理特征与对GMI影响大的植被指数共同作为自变量以GMI值为因变量构建基于影像波段均值的作物长势监测模型进行作物长势监测。本发明不仅提升了复杂农田场景下作物识别精度，而且实现了长势的精准反演。

本发明授权一种基于改进Deeplab的作物长势分析方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Deeplab的作物长势分析方法，其特征是，包括步骤如下： S1.构建作物识别模型并进行作物识别： 基于实测数据以遥感影像中的作物类别作为训练样本，输入改进的DeepLabv3+网络，编码阶段先经3D与2D卷积级联的空间特征提取模块提取浅层特征，再经包含CNN和Transformer两个分支的全局特征提取模块提取CNN分支特征、Transformer分支特征及两分支特征叠加的集成特征，这三类特征经空洞空间金字塔池化模块捕捉多尺度特征信息后输入多特征融合模块，多特征融合模块对输入特征进行Softmax计算并加权融合得到深层特征，解码阶段将深层特征和浅层特征输入SENet注意力模块获得通道加权特征图，之后经过卷积和上采样后输出特征预测结果，通过计算预测结果的损失函数优化模型； S2.获取作物识别结果后，针对遥感影像中的作物区域，采集种植区作物生长期内的株高和叶面积指数LAI，计算植被指数，并通过灰度共生矩阵算法GLCM计算各个波段的纹理特征，形成包含植被指数、纹理特征、株高和LAI的多维度数据； S3.构建基于影像波段均值的作物长势监测模型并进行作物长势监测： 获取目标种植区域的株高和LAI实测数据后，通过变异系数法确定株高和LAI权重， 并对株高和LAI实测值进行归一化，获取由株高和LAI组成的作物长势指标GMI表达式； 以植被指数作为自变量，以株高和LAI构建的GMI表达式计算的GMI值为因变量，通过随机森林算法构建基于植被指数的GMI模型，利用该模型获取对GMI影响大的植被指数； 对各个波段的纹理信息通过皮尔森相关系数法将其与计算的GMI值进行相关性分析，从分析结果中选择相关性高的纹理特征； 将相关性高的纹理特征与对GMI影响大的植被指数共同作为自变量，以株高和LAI构建的GMI表达式计算的GMI值为因变量，通过支持向量回归算法构建基于影像波段均值的GMI模型，以此作为最终的作物长势监测模型，对作物识别模型识别的作物种植区域进行长势监测。

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