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龙图腾网获悉河南省地球物理空间信息研究院有限公司申请的专利一种基于深度学习的农作物种植结构自动监测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：CN120430884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510460992.4，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权一种基于深度学习的农作物种植结构自动监测方法是由焦利伟;徐肖雷;葛利玲;徐跃跃;谢桂;麻连伟;冯琳;张萌萌;左竞盟;袁鸷慧设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的农作物种植结构自动监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的农作物种植结构自动监测方法，具体涉及数据处理技术领域，包括S1、多源数据采集，使用GIS工具，划定目标农田区域的经纬度边界，生成地理围栏，根据作物生长周期设定数据采集频率；通过多源遥感数据同步采集协议，在遥感数据采集层部署多源传感器融合框架，构建时空对齐的时空基准数据集；本发明采用时空自适应采集技术，通过动态调度卫星、无人机、气象和地面数据的采集频率，提高数据处理效率，实现从数据获取到决策生成的全程自动化，减少人工干预；本发明设计兼容大田作物与设施农业的弹性监测框架，支持多种农作物的精准监测，适应不同种植规模和生产模式的需求。

本发明授权一种基于深度学习的农作物种植结构自动监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的农作物种植结构自动监测方法，其特征在于，包括： S1、多源数据采集，使用GIS工具，划定目标农田区域的经纬度边界，生成地理围栏，根据作物生长周期设定数据采集频率；通过多源遥感数据同步采集协议，在遥感数据采集层部署多源传感器融合框架，构建时空对齐的时空基准数据集； 所述时空基准数据集包括卫星多光谱数据、无人机影像数据、气象数据以及地面实测数据； 所述卫星多光谱数据包括光谱可分性，记作JM；光谱时序一致性，记作ACF；光谱空间覆盖率，记作Csat；无人机影像数据包括无人机影像纹理熵，记作Entropy；无人机影像边缘锐度，记作Esharp；无人机影像分辨率因子，记作Ruva；气象数据包括水分胁迫指数，记作WSI；温度适宜度，记作TSI；极端天气频率，记作f；地面实测数据包括采样密度指数，记作SDI；测量精度评估，记作MA；时空代表性，记作STR； S2、核心指标计算，基于S1得到数据进行标准化处理后建立数学模型进行指标计算，生成卫星多光谱数据影响系数、无人机影像数据影响系数、气象数据影响系数以及地面实测数据影响系数四类农作物种植结构核心指标； 所述卫星多光谱数据影响系数通过引入光谱可分性、时序一致性和空间覆盖率的加权平均，构建卫星数据的综合有效性指标，采用算术平均形式平衡各分项贡献，其中光谱可分性反映作物类型的光谱区分能力；光谱时序一致性反映捕捉生长过程的规律性，光谱空间覆盖率用于量化数据完整性，用于评估卫星数据在农作物分类中的可靠性，具体为： ； 所述无人机影像数据影响系数通过纹理熵、边缘锐度和分辨率因子的几何耦合，采用归一化乘积形式强化特征协同效应，其中无人机纹理熵表征作物形态复杂性，无人机边缘锐度反映边界清晰度，无人机分辨率因子量化空间细节保留能力，用于判定无人机影像质量是否满足精细农业需求，具体为： ； 所述气象数据影响系数基于Sigmoid函数融合水分胁迫、温度适宜度和极端天气频率，通过指数项增强水分-温度的交互影响，系数10控制梯度变化速率，偏移量-0.6调整预警阈值，用于实时预警气象胁迫风险，具体为： ； 所述地面实测数据影响系数通过采用几何平均综合采样密度、测量精度和时空代表性，通过平方根运算弱化极端值影响，乘积形式要求各分项均衡发展，动态权重反映验证数据的关键性，用于校准遥感反演结果的可信度，具体为： ； S3、综合指标判断，通过S2所得卫星多光谱数据影响系数、无人机影像数据影响系数、气象数据影响系数与地面实测数据影响系数的非线性耦合，综合反映农田种植结构的完整性与可靠性，得到农作物种植结构影响指数； 所述农作物种植结构影响指数通过乘积形式强化数据源间的协同效应，计算公式具体为： ； S4、农作物种植结构自动监测，基于S3所得农作物种植结构影响指数进行种植结构分级响应，根据响应结果进行异常处理，生成目标农田区域农作物种植结构影响指数变化曲线； S5，数据交互，将农作物种植结构影响指数、种植结构分级响应结果、异常处理步骤、目标农田区域农作物种植结构影响指数变化曲线以及目标农田数据输送至用户数据端，提供用户做出调整措施的参考数据。

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