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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利基于国产GF-6 WFV数据的大豆种植区提取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：CN115063678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210673426.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于国产GF-6 WFV数据的大豆种植区提取方法是由黄林生;佘宝;张东彦;赵晋陵;张安骏;阮瑞;朱家明;殷齐硕设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于国产GF-6 WFV数据的大豆种植区提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于国产GF‑6WFV数据的大豆种植区提取方法，包括：获取待提取区域的GF‑6WFV数据，并对数据进行预处理；采用决策树分层逐级提取策略剔除预处理后的GF‑6WFV数据中的非农作物像元，得到农田植被总体分布数据；生成候选遥感特征集合；得到优选特征集合，再进行分类器的筛选，得到最佳分类器；将优选特征集合和最佳分类器结合，获得最优提取模型，并对最优提取模型的表现进行评价，考查最优提取模型对于大豆种植区的制图效果。本发明利用决策树分层逐级提取策略，显著降低水体、建成区、裸土、树木等其他地物类型对大豆提取结果造成的干扰，有助于获取更为准确和可靠的结果；同时降低数据占用的存储空间和运算量，从而提高执行效率。

本发明授权基于国产GF-6 WFV数据的大豆种植区提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于国产GF-6WFV数据的大豆种植区提取方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：1获取待提取区域的GF-6WFV数据，并对数据进行预处理，得到预处理后的GF-6WFV数据；2采用决策树分层逐级提取策略剔除预处理后的GF-6WFV数据中的非农作物像元，得到农田植被总体分布数据；3基于农田植被总体分布数据，生成候选遥感特征集合；4对候选遥感特征集合进行特征优选，得到优选特征集合，再进行分类器的筛选，得到最佳分类器；5将优选特征集合和最佳分类器结合，获得最优提取模型，并对最优提取模型的表现进行评价，考查最优提取模型对于大豆种植区的制图效果；所述步骤2具体包括以下步骤：2a所述决策树分层逐级提取方法包括第一层提取、第二层提取和第三层提取，所述非农作物像元是指除田间植被外的非农田地物；所述第一层提取是通过归一化水体指数NDWI和归一化植被指数NDVI实现GF-6WFV数据中水体、建筑的分离，得到第一层提取结果即剔除水体、建筑像元的GF-6WFV数据；2b第二层提取是利用GF-6WFV数据的近红外波段反射率剔除第一层提取结果中除田间植被外的非农田地物，除田间植被外的非农田地物包括含裸土和树木，得到第二层提取结果即剔除裸土和树木的GF-6WFV数据；2c第三层提取是利用2017年FROM-GLC10全球土地利用产品所提供的耕地分布数据，将该耕地分布数据的空间分辨率重采样成16米，得到重采样之后的耕地分布数据，利用重采样之后的耕地分布数据生成掩膜文件，通过该掩膜文件对第二层提取结果进行掩膜处理，得到农田植被总体分布数据。

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