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龙图腾网恭喜河海大学;黑龙江省农垦科学院;黑龙江北大荒农业股份有限公司;江苏瀚禾数字科技有限公司申请的专利作物生长周期和种类的识别方法及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：CN118366026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202410404052.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权作物生长周期和种类的识别方法及系统是由曾文治;任志鹏;马韬;黄晶;暴勇;张洋;刘志华设计研发完成，并于2024-04-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本作物生长周期和种类的识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种作物生长周期和种类的识别方法及系统，包括：获取研究区域长时间序列的作物生长遥感影像并进行预处理；计算获得多个植被指数并对其进行滤波处理后在时间序列上形成特征栅格，对特征栅格进行随机点采样形成数据集，将数据集划分为训练集和测试集；构建XGBoost模型，采用训练集训练XGBoost模型，再采用测试集对训练后的XGBoost模型进行测试，选择精度符合要求的XGBoost模型作为优化后的XGBoost模型；获取待预测的作物遥感影像，计算其多个植被指数并输入到优化后的XGBoost模型中进行预测。本发明不但保证了跨年份分类时数据质量的稳定性，还可以消除云层等干扰因素带来的数值异常，提高了模型的预测精度。

本发明授权作物生长周期和种类的识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种作物生长周期和种类的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取研究区域作物长时间序列的遥感影像，对遥感影像进行预处理；步骤2、对预处理后的遥感影像进行计算获得多个植被指数，对计算的植被指数按时间排序后进行滤波处理，从滤波处理后的时间序列上提取各像元在多个生长周期各植被指数的数值，将提取到的各生长周期各植被指数的数值组成新的波段并叠加后形成特征栅格，再对特征栅格进行随机点采样获得数据集，将数据集划分为训练集和测试集；步骤3、构建用于预测作物生长周期和种类的XGBoost模型，采用训练集训练XGBoost模型，再测试集对训练后的XGBoost模型进行测试，选择精度符合要求的XGBoost模型作为优化后的XGBoost模型；步骤4、获取待预测的作物遥感影像，计算其多个植被指数，再将多个植被指数输入到步骤3优化后的XGBoost模型中进行预测得到作物的种植种类和生长周期；步骤2中对植被指数进行滤波处理的方法包括：采用改进的S-G滤波法对植被指数进行平滑处理，其滤波函数的公式如下：gi=；式中，fi表示时间序列中的原始数据值；gi为平滑后的值，是cn和fi的线性组合；n为执行过滤的移动窗口宽度，nL和nR分别对应信号分量的左、右边缘；cn是一个二次多项式拟合函数，则通过求解最小二乘拟合，范围从nL到nR，得到cn，二次多项式拟合函数cn为： ；其中，t对应NDVI时间序列中的当年日；在对植被指数进行滤波处理前，先采用克里金插值法对植被指数进行插值处理，其具体公式为： ；其中：Zx0，y0是n个采样点值的加权和；Zxi，yi是采样点xi，yi处的值；λi为代求权系数由变异函数确定，i=1,2,…,n。

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