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龙图腾网获悉海南大学三亚南繁研究院;海南大学三亚研究院;三亚海研光电科技有限公司申请的专利基于地理先验信息的作物遥感图像的小区自动分割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：CN120411972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510907872.4，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于地理先验信息的作物遥感图像的小区自动分割方法是由李海燕;周永刚;余乐俊;郭璐琦;陈周帅;严妤;裴双康设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于地理先验信息的作物遥感图像的小区自动分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及农作物监测技术领域，尤其涉及一种基于地理先验信息的作物遥感图像的小区自动分割方法。包括：通过地理配准、点云文件转换和地面特定点匹配，将全部图像确定在同一坐标系，实现图像配准；对确定在同一坐标系的图像进行自动分割或半自动分割，得到多源作物遥感的图像的小区分割图：对未种植的裸土区域和未知长势作物的区域进行半自动分割；针对已知长势的作物区域，采用改进的Grounded‑SAM分割大模型对多源传感器图像进行批量的全自动分割处理，输出分割结果；对分割结果进行优化处理，最终输出优化后的多源作物遥感的图像的小区分割图。优点在于：精准配准、高效分割，多传感器兼容，自动化处理提升遥感监测。

本发明授权基于地理先验信息的作物遥感图像的小区自动分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于地理先验信息的作物遥感图像的小区自动分割方法，其特征在于：具体包括如下步骤： S1.通过地理配准、点云文件转换和地面特定点匹配，将全部图像确定在同一坐标系，实现图像配准； S2.对确定在同一坐标系的图像进行自动分割或半自动分割，得到多源作物遥感的图像的小区分割图；具体包括如下步骤： S21.对未种植的裸土区域和未知长势作物的区域进行半自动分割； S22.针对已知长势的作物区域，采用改进的Grounded-SAM分割大模型对多源传感器图像进行批量的全自动分割处理，输出分割结果；具体包括如下子步骤： S221.确定经验模型参数：根据已知的作物种植参数和生长特征，设定经验模型； S222.使用改进的Grounded-SAM分割大模型，输入提示词；通过DINO-X接收图像和文本提示，输出图像中与文本语义相关的边界框，确定植株的位置； S223.使用DINO-X输出的边界框作为提示，对每个边界框区域进一步细化，生成精确的分割掩码； S224.根据经验模型设定的边界范围，对多源传感器图像进行裁剪；将步骤S223生成的分割掩码应用到裁剪后的图像中进行小区图像分割，提取出每个小区的独立图像； S225.将分割结果与原始图像叠加显示生成新的图像，或输出分割掩码图像； S23.对分割结果进行优化处理，最终输出优化后的多源作物遥感的图像的小区分割图；优化处理具体包括：构建高度矩阵以确定植被区域形状，使用单调栈算法逐行计算最大矩形面积，以及基于经验模型计算每个小区的最大生长投影面积，最终输出优化后的多源作物遥感的图像的小区分割图。

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