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龙图腾网获悉河南大学申请的专利综合时序遥感信息和KL-divergence的地物类型识别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：CN116206211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310061696.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权综合时序遥感信息和KL-divergence的地物类型识别方法是由张喜旺;刘剑锋;余仕奇;赵一凡;赵浩;陈梦伟;秦奋设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本综合时序遥感信息和KL-divergence的地物类型识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种综合时序遥感信息和KL‑divergence的地物类型识别方法，在研究区提取各类地物的样本数据，并选择地物类型的序列遥感参数；利用样本点从序列遥感参数中提取对应的参数值形成每一类地物的标准序列曲线；以待分类像元所对应序列遥感参数值为另一个分布数据，与各类地物的标准序列曲线所对应的分布结合，基于KL‑divergence公式计算待分类地物的像元的KL值，形成KL图层；比较每个像元对应的n个KL值，将该像元归属于最小KL值所对应的地类类别。本发明充分利用了地物在序列上的变化特征，紧密结合在测量概率分布相似性方面有明显优势的KL‑divergence，从而可以更好地分类识别地物类型，提高识别精度。

本发明授权综合时序遥感信息和KL-divergence的地物类型识别方法在权利要求书中公布了：1.一种综合时序遥感信息和KL-divergence的地物类型识别方法，其特征在于，其步骤如下： 步骤一：在研究区确定各类地物的样本，并选择对n类地物类型具有识别特征的序列遥感参数； 步骤二：利用样本点从序列遥感参数中提取对应的参数值形成每一类地物的标准序列曲线； 步骤三：以待分类像元所对应序列遥感参数值为另一个分布数据，与各类地物的标准序列曲线所对应的分布结合，基于KL-divergence公式计算待分类像元对应各地类的KL值，并扩展到整个研究区，从而形成n个KL图层； 步骤四：比较每个像元对应的n个KL值，将该像元归属于最小KL值所对应的地类类别；应用到所有像元，从而得到研究区的分类结果； KL值用正向和反向KL-divergence的均值来表示： ； 式中，KL为最终的KL值，和分别为正向KL-divergence和反向KL-divergence； 每一类的KL值是一个与原始遥感数据行列数一样的图层或波段，计算所有待分类地物的像元的KL值，得到一幅对应该类地物的KL数据层，即KL图层； 针对每个像元，比较其对应的n个KL值的大小，将该像元归属于最小KL值对应的地物类别。

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