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龙图腾网获悉深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心);武汉大学申请的专利基于多尺度时变信息提取网络的SAR农作物分类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：CN119649210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202411609252.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多尺度时变信息提取网络的SAR农作物分类方法是由赵伶俐;李岚;周志国;聂可;黄蕾;孙维东设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度时变信息提取网络的SAR农作物分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多尺度时变信息提取网络的SAR农作物分类方法，包括：获取待分类时序SAR影像；对待分类时序SAR影像进行预处理，并根据预处理结果和预设的标签数据进行配准，得到待分类切片数据；将待分类切片数据输入至预先构建的分类网络模型，得到待分类时序SAR影像的农作物分类结果，其中，预先构建的分类网络模型由多尺度时变信息模块和多尺度空间信息模块融合构建的初始网络模型训练得到。由此，通过构建多尺度时变信息网络模型对时序SAR影像中的信息进行分类，实现了在低参数量条件下，对农作物自动化智能化的高效准确分类，得以实现全天时全天候的农作物种植区监测。

本发明授权基于多尺度时变信息提取网络的SAR农作物分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度时变信息提取网络的SAR农作物分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待分类时序SAR影像； 对所述待分类时序SAR影像进行预处理，并根据预处理结果和预设的标签数据进行配准，得到待分类切片数据； 将所述待分类切片数据输入至预先构建的分类网络模型，得到所述待分类时序SAR影像的农作物分类结果，其中，所述预先构建的分类网络模型由多尺度时变信息模块和多尺度空间信息模块融合构建的初始网络模型训练得到； 其中，在将所述待分类切片数据输入至预先构建的分类网络模型之前，还包括：获取多个目标时序SAR影像；对所述多个目标时序SAR影像进行预处理，并将预处理的所述多个目标时序SAR影像和所述预设的标签数据进行配准得到切片数据集；将所述切片数据集划分为训练集和测试集，并利用所述训练集训练由所述多尺度时变信息模块和所述多尺度空间信息模块融合构建的初始网络模型，得到初始分类网络模型；利用所述测试集对所述初始分类网络模型进行测试，并在测试结果满足预设分类标准时，将所述初始分类网络模型作为所述预先构建的分类网络模型； 所述多尺度时变信息模块为： ； 其中，为不同时相雷达影像散射差，为时刻的时相。

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深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心);武汉大学，其通讯地址为：518034 广东省深圳市福田区香蜜湖街道红荔西路8007号土地房产交易大厦3楼；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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