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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种基于弱监督语义分割的稀疏样本农作物制图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：CN119205976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411271106.5，技术领域涉及：G06T11/20；该发明授权一种基于弱监督语义分割的稀疏样本农作物制图方法是由胡琼;蔡志文;吴浩;吴文斌设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于弱监督语义分割的稀疏样本农作物制图方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于弱监督语义分割的稀疏样本农作物制图方法，获取研究区内的月合成时序反射率数据；获取研究区内的稀疏点状农作物标签，对月合成时序反射率数据进行处理获取影像边缘标签；构建时序语义分割模型；构建多任务弱监督学习网络，构建总损失函数，对时序语义分割模型和多任务弱监督学习网络进行训练；获取待预测区域的月合成时序反射率数据、影像边缘标签、以及稀疏点状农作物标签，利用时序语义分割模型和多任务弱监督学习网络，获得待预测区域的所有样本点的最终农作物类别。本发明与传统方法相比，在不同作物类别分类中表现更优，每种作物的F1‑score均显著提升。

本发明授权一种基于弱监督语义分割的稀疏样本农作物制图方法在权利要求书中公布了：1.一种基于弱监督语义分割的稀疏样本农作物制图方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取研究区内的月合成时序反射率数据；步骤S2：获取研究区内的稀疏点状农作物标签，对月合成时序反射率数据进行处理获取影像边缘标签；步骤S3：构建时序语义分割模型，时序语义分割模型基于月合成时序反射率数据生成时空谱特征；步骤S4：构建多任务弱监督学习网络，多任务弱监督学习网络包括Segmentation任务头模块、Edge任务头模块和Expansion任务头模块，Segmentation任务头模块中：基于稀疏点状农作物标签和时空谱特征，生成研究区的所有采样点的不同农作物类别的预测概率值；Edge任务头模块中：基于影像边缘标签和时空谱特征，生成研究区的所有采样点的预测边缘强度；Expansion任务头模块中：基于影像边缘标签和Segmentation任务头模块中预测概率值大于设定的可调阈值的预测概率值构建的密集伪标签，生成研究区所有样本点的不同农作物类别的最终预测概率值；步骤S5：构建总损失函数，对时序语义分割模型和多任务弱监督学习网络进行训练；步骤S6：获取待预测区域的月合成时序反射率数据、影像边缘标签、以及稀疏点状农作物标签，利用时序语义分割模型和多任务弱监督学习网络，获得待预测区域的所有样本点的最终农作物类别。

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