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龙图腾网获悉陕西省生物农业研究所;榆林市林业工作站(榆林市退耕还林服务中心、榆林市林业和草原调查规划设计院)申请的专利基于遥感技术的枣树病虫害监测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：CN120236250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510728623.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于遥感技术的枣树病虫害监测识别方法及系统是由曹东平;洪波;吕如军;高艳波;翟颖妍;高蕊;李红;李惠霞;吕惟军;张锋;杭兴设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遥感技术的枣树病虫害监测识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及病虫害监测识别技术领域，具体涉及基于遥感技术的枣树病虫害监测识别方法及系统，该方法包括：采集枣树植被图像，经神经网络下采样后得到第一特征图；获取第一特征图的多尺度特征图，记为各第二特征图；在神经网络中添加自适应细粒度注意力模块，用于对第二特征图进行加权融合，具体包括：将各第二特征图进行超像素分割，获取各超像素块的虫害可能性；获取各第二特征图中的病斑区域；确定各第二特征图划分局部窗口的尺寸，采用多头自注意力机制，得到各第二特征图的权重；对所有第二特征图进行加权融合，经ResNet50网络结构的多阶段特征提取，得到枣树的病虫害监测结果。从而提高对枣树病虫害监测识别的精准度。

本发明授权基于遥感技术的枣树病虫害监测识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于遥感技术的枣树病虫害监测识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 采集枣树植被图像，将枣树植被图像输入神经网络，经下采样后得到第一特征图；采用多个不同卷积核大小的卷积层获取第一特征图的多尺度特征图，记为各第二特征图；其中，所述神经网络为ResNet50网络结构； 在神经网络中添加自适应细粒度注意力模块，用于对第二特征图进行加权融合，具体包括： 将各第二特征图进行超像素分割，分析各第二特征图中各超像素块与其相邻超像素块的灰度差异，得到各超像素块的虫害可能性； 基于所述虫害可能性筛选各第二特征图中的目标超像素块；基于目标超像素块与其邻近超像素块的灰度差异，选择目标超像素块的邻近超像素块与目标超像素块进行合并，根据合并后的区域的形态特征获取各第二特征图中的病斑区域，所述病斑区域为重合面积占比大于预设第一阈值的合并区域，所述重合面积占比为合并区域与拟合圆的重合面积占比，所述拟合圆是对合并区域进行最小二乘圆拟合得到的； 利用各第二特征图中病斑区域的尺寸，确定各第二特征图划分局部窗口的尺寸，对各第二特征图进行局部窗口划分后，采用多头自注意力机制，得到各第二特征图的权重； 对所有第二特征图进行加权融合，经ResNet50网络结构的多阶段特征提取，获取所述神经网络的输出，得到枣树的病虫害监测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人陕西省生物农业研究所;榆林市林业工作站(榆林市退耕还林服务中心、榆林市林业和草原调查规划设计院)，其通讯地址为：710043 陕西省西安市新城区咸宁中路125号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。