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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利基于景观复杂性遥感感知模型的农作物分类方法及装置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：CN118898750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202411251106.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于景观复杂性遥感感知模型的农作物分类方法及装置是由王红岩;李强子;张源;杜鑫设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于景观复杂性遥感感知模型的农作物分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于景观复杂性遥感感知模型的农作物分类方法及装置，涉及农业遥感技术领域，所述方法基于农田景观的卫星遥感影像数据获得农田景观复杂性遥感感知的最佳特征集，通过景观复杂性遥感感知模型，获得农田景观的多个感知分区，然后基于所述农田景观的多个感知分区，对所述多个感知分区的农作物进行分类。本发明通过建立景观复杂性遥感感知模型，在不依赖先验知识的情况下实现对农田景观的复杂性分区，使得模型具备较好的迁移性，并在所述农田景观的复杂性分区的基础上，进一步对农作物进行识别分类，从而获得农作物分布图，提高了农作物分类的精度。

本发明授权基于景观复杂性遥感感知模型的农作物分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于景观复杂性遥感感知模型的农作物分类方法，其特征在于，包括： 获取农田景观的卫星遥感影像数据； 基于所述农田景观的卫星遥感影像数据，获得农田景观复杂性遥感感知的最佳特征集； 将所述农田景观复杂性遥感感知的最佳特征集输入至景观复杂性遥感感知模型，获得所述景观复杂性遥感感知模型输出的农田景观感知栅格； 基于所述农田景观感知栅格，获得所述农田景观的多个感知分区； 基于所述农田景观的多个感知分区，对所述多个感知分区的农作物进行分类，获得所述农作物的空间分布图； 所述景观复杂性遥感感知模型的建立步骤如下： 获取农田景观的无人机遥感影像数据； 提取所述无人机遥感影像数据的景观特征，所述景观特征包括波段反射率特征、植被指数特征以及纹理特征在所述农田景观的景观单元网格内的标准差和均值；所述景观单元网格为所述农田景观中预设大小的规则单元； 基于所述无人机遥感影像数据和所述景观特征，构建多个决策树； 基于所述多个决策树，通过集成学习方法，建立景观复杂性遥感感知模型； 所述基于所述农田景观的卫星遥感影像数据，获得农田景观复杂性遥感感知的最佳特征集，包括： 基于所述农田景观的卫星遥感影像数据，构建所述农田景观的景观特征； 分别输入所述农田景观的一个或多个景观特征至景观复杂性遥感感知模型，获得所述景观复杂性遥感感知模型输出的农田景观的一个或多个景观特征对应的不同的感知精度结果； 通过筛选最高的感知精度结果所对应的一个或多个景观特征，获得农田景观复杂性遥感感知的最佳特征集； 其中，所述最佳特征集中的元素包括一个或多个最佳特征子集；所述最佳特征子集中的元素包括一个或多个景观特征； 所述基于所述农田景观的多个感知分区，对所述多个感知分区的农作物进行分类，获得所述农作物的空间分布图，包括： 基于所述农田景观的多个感知分区，对所述农田景观的多个感知分区内的最佳特征集进行优选，获得每一个感知分区对应的最优特征集； 将每一感知分区对应的最优特征集分别输入至多个分类器，获得每一个分类器输出的分类结果； 通过对比所述多个分类器输出的分类结果，获得每一个感知分区对应的最优的分类结果； 通过拼接每一个感知分区对应的最优的分类结果，获得所述农作物的空间分布图； 所述基于所述农田景观的多个感知分区，对所述农田景观的多个感知分区内的最佳特征集进行优选，获得每一个感知分区对应的最优特征集，包括： 基于所述农田景观的多个感知分区，获取所述农田景观的多个感知分区内的最佳特征集； 基于所述农田景观的多个感知分区内的最佳特征集，通过反复训练一个或多个模型来评估所述最佳特征集中每个特征的重要性；其中，重要性程度越高，所述特征对模型性能的贡献越大，否则，所述特征对模型性能的贡献越小； 基于所述重要性程度，逐步剔除所述农田景观的多个感知分区内的最佳特征集中对模型性能的贡献较小的特征，直至所述最佳特征集中剩余的特征数量达到设定的阈值； 将特征数量达到设定的阈值的所述农田景观的多个感知分区内的最佳特征集作为每一个感知分区对应的最优特征集。

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