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龙图腾网获悉农业农村部规划设计研究院申请的专利一种基于时间序列变化特征的撂荒地遥感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：CN116129284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211661793.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于时间序列变化特征的撂荒地遥感提取方法是由肖寒;崔永伟;尹衍雨;徐力兴;赵新宇;周晓星;幸泽峰;朱莹设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间序列变化特征的撂荒地遥感提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时间序列变化特征的撂荒地遥感提取方法，包括：对长时间序列遥感影像数据进行数据预处理；基于预处理后的长时间序列遥感影像数据，对各植被指数的阈值区间进行统计，计算各植被指数的年际汇总指标；基于各植被指数的年际汇总指标，建立耕地转变为撂荒地的提取规则；基于历史和现期高分辨率影像，建立耕地和撂荒地样本库，将样本库长时序遥感数据提取的指标数值和运算规则输入随机森林分类器进行训练，基于该训练结果在研究区进行撂荒地遥感提取。本发明针对撂荒地光谱特征与其他地物混淆、耕地撂荒不同阶段光谱差异造成的遥感监测误差问题，研究基于植被指数时序差异特征的撂荒地遥感提取策略，实现大区域撂荒地精准监测。

本发明授权一种基于时间序列变化特征的撂荒地遥感提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间序列变化特征的撂荒地遥感提取方法，其特征在于，该方法包括： 步骤1：对长时间序列遥感影像数据进行数据预处理； 步骤2：基于预处理后的长时间序列遥感影像数据，对各植被指数的阈值区间进行统计，计算各植被指数的年际汇总指标； 步骤3：基于各植被指数的年际汇总指标，建立耕地转变为撂荒地的提取规则； 步骤4：基于历史和现期高分辨率影像，建立耕地和撂荒地样本库，将样本库长时序遥感数据提取的指标数值和运算规则输入随机森林分类器进行训练，基于训练结果在研究区进行撂荒地遥感提取，实现基于时间序列变化特征的撂荒地遥感提取； 其中，所述步骤2包括：基于预处理后的长时间序列遥感影像数据，对撂荒耕地、耕地、天然林地、裸地这4种地物的各植被指数的阈值区间进行统计，计算各植被指数的年际汇总指标； 所述撂荒耕地、耕地、天然林地、裸地这4种地物的各植被指数包括：归一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI、裸地指数SI，以及建筑指数IBI、干度指数NDBSI和湿度指数WET； 所述基于预处理后的长时间序列遥感影像数据，对撂荒耕地、耕地、天然林地、裸地这4种地物的各植被指数的阈值区间进行统计，是利用GoogleEarthEngine提供的波段运算工具进行如下计算： EVI=2.5*NIR-REDNIR+6*RED-7.5*BLUE+1（2） SI=RED+MIR-RED+MIRRED+MIR+RED+MIR（3） IBI=2*MIRNIR+MIR-NIRRED+NIR+GREENGREEN+MIR 2*MIRNIR+MIR+NIRRED+NIR+GREENGREEN+MIR（4） NDBSI=IBI+SI2（5） WET=C1*BLUE+C2*GREEN+C3*RED+C4*NIR+C5*MIR1+C6*MIR2（6） 其中，对于TM传感器，C1-C6分别为0.0315、0.2021、0.3012、0.1594、-0.6806、-0.6109；对于OLI传感器，C1-C6分别为0.1511、0.1973、0.3283、0.3407、-0.7117、-0.4559； 步骤3中所述的耕地转为撂荒地的提取规则为： 当年度汇总指标的数值差异超过上一年的30%，且数值的时间节点差异超过1个月以上，则认为年度汇总指标发生变化； 同一植被指数的六个年度汇总指标中，发生变化的指标超过三个，则认为该植被指数的年度周期性发生变化； 发生的植被指数超过三个，则认为遥感数据像元的植被生长周期性发生了改变，即认为从耕地转变为撂荒地。

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