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龙图腾网获悉吉林农业大学申请的专利一种农田地块识别方法、系统及介质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：CN121616974B 。

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：202610139485.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种农田地块识别方法、系统及介质是由韩永奇;汪雨晴;张芸;曹丽英;郭宏亮;艾洪福;赵丹;刘星彤;任洪纬设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种农田地块识别方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种农田地块识别方法、系统及介质，属于遥感图像处理与深度学习技术领域；包括以下步骤：获取卫星或航空遥感影像数据；将遥感影像数据输入至预训练好的农田地块识别模型，输出农田地块识别结果；其中，所述模型为基于UNet++架构的改进模型，其编码器全部采用ConvNeXtV2模块，且每一模块输出端均嵌入卷积注意力模块CBAM；所述模型的解码器集成一多尺度特征聚合层，用于对所有输出节点生成的特征图进行上采样与聚合；所述模型重新设计了编码器与解码器之间的跳跃连接结构，使得解码器任一横向层级中，该层级内所有中间特征节点的输出特征仅传递至该层级的最终输出节点；本发明提高了农田地块识别精度，为耕地监测管理提供技术支撑。

本发明授权一种农田地块识别方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种农田地块识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取卫星或航空遥感影像数据； 将卫星或航空遥感影像数据输入至预训练好的农田地块识别模型，输出农田地块识别结果； 其中，所述农田地块识别模型为基于UNet++架构的改进模型，所述农田地块识别模型的编码器全部采用ConvNeXtV2模块，并且在每一ConvNeXtV2模块的输出端均嵌入卷积注意力模块CBAM，在每个解码器后添加多尺度特征聚合层，以及重新设计编码器与解码器之间的跳跃连接结构；所述跳跃连接结构使得各解码器的横向层级内所有中间特征节点的输出特征，仅被传递至该层级的最终输出节点； 所述ConvNeXtV2模块对卫星或航空遥感影像数据执行多层次特征提取，获得图像的多尺度特征表示；所述卷积注意力模块CBAM对多尺度特征表示执行通道注意力加权与空间注意力加权，输出增强语义与空间信息的特征图；所述解码器通过跳跃连接结构接收编码器各阶段特征，并结合上采样操作逐步恢复空间分辨率；所述多尺度特征聚合层分别对解码器所有输出节点生成的特征图进行上采样后进行拼接，输出具有清晰边界与完整结构的农田地块识别结果。

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