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龙图腾网获悉江西省国土资源测绘工程总院有限公司申请的专利一种基于遥感信息的农作物种植图斑智能提取系统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：CN120953836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511492837.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于遥感信息的农作物种植图斑智能提取系统是由苏远晖;刘辉;张治财;张永寿设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遥感信息的农作物种植图斑智能提取系统在说明书摘要公布了：本发明涉及农业遥感信息处理技术领域，具体公开了一种基于遥感信息的农作物种植图斑智能提取系统，通过融合图斑面积、紧凑度、时序植被指数波动及田坎坡度变异系数，构建多尺度特征向量，并结合动态阈值调整和空间语义校验，实现对异常碎片、巨斑及拓扑冲突的自动修正，系统在云南梯田等复杂场景中，通过垂直田坎错误响应抑制和动态图重构，显著提升图斑边界精度与拓扑合理性，输出GeoJSON格式的分类结果。

本发明授权一种基于遥感信息的农作物种植图斑智能提取系统在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感信息的农作物种植图斑智能提取系统，其特征在于，包括： 拓扑图构建模块，用于获取遥感影像数据并生成初始分割图斑，构建以图斑为节点、空间邻接关系为边的拓扑图结构； 双通道图神经网络模块，连接拓扑图构建模块，包括： 结构分析子单元，基于图斑形状与边界曲率识别异常碎片或巨斑； 语义验证子单元，融合时序植被指数与高程数据验证相邻图斑的物候一致性； 拓扑规则约束模块，连接双通道图神经网络模块，用于生成耕地拓扑规则对应的损失信号，并通过梯度惩罚优化分割模型的边界特征； 动态图重构模块，连接拓扑规则约束模块，执行以下操作： 对高相似度邻接节点进行合并； 对内部拓扑冲突节点进行切割； 输出校正后的矢量图斑； 迭代优化模块，连接动态图重构模块，循环调用双通道图神经网络模块至动态图重构模块直至图结构稳定，生成农作物种植分布图,具体实现步骤为： 同步监测图斑数量变化率、边界曲率分布熵值及物候特征相似度矩阵的弗罗贝尼乌斯范数； 当三者变化量均低于动态阈值时判定图结构稳定； 根据拓扑图重构前后的节点差异度调整学习率； 差异度每增加10%，学习率衰减至原值的80%； 标记历史迭代中的高冲突节点，在下一轮循环中优先调用双通道图神经网络模块处理； 存储每次迭代的中间拓扑图结构，当收敛失败时回滚至最优缓存版本。

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江西省国土资源测绘工程总院有限公司，其通讯地址为：330000 江西省南昌市南昌县昌南新城芳湖路2166号；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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