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龙图腾网获悉航天宏图信息技术股份有限公司申请的专利基于植被指数和遥感影像的作物分类方法、装置及设备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：CN117152535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202311315179.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于植被指数和遥感影像的作物分类方法、装置及设备是由刘挺;王宇翔;袁梦珂;刘国璋;符昊;王涛设计研发完成，并于2023-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于植被指数和遥感影像的作物分类方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于植被指数和遥感影像的作物分类方法、装置及设备，涉及作物分类技术领域，包括：获取研究区域的遥感影像时序数据，并基于遥感影像时序数据确定多个指定时期对应的目标遥感影像数据和目标植被指数数据；通过预先训练得到的全局作物识别模型，基于目标遥感影像数据和目标植被指数数据确定作物分类结果；其中，伪训练标签是基于局部作物识别模型针对训练植被指数数据输出的第一预测结果确定得到的。本发明可以充分利用植被指数和遥感影像，提高全局作物识别模型的泛化能力和精度，本发明实施例具有推理范围广、推理速度快、模型精度高、泛化能力强等特点。

本发明授权基于植被指数和遥感影像的作物分类方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于植被指数和遥感影像的作物分类方法，其特征在于，包括： 获取研究区域的遥感影像时序数据，并基于所述遥感影像时序数据确定多个指定时期对应的目标遥感影像数据和目标植被指数数据； 通过预先训练得到的全局作物识别模型，基于每个所述指定时期对应的所述目标遥感影像数据和所述目标植被指数数据，确定所述研究区域对应的作物分类结果； 其中，训练所述全局作物识别模型采用的训练数据集包括训练遥感影像数据、训练植被指数数据和伪训练标签，所述伪训练标签是基于局部作物识别模型针对所述训练植被指数数据输出的第一预测结果确定得到的； 所述全局作物识别模型的训练步骤，包括： 将所述研究区域划分为多个子区域，并基于所述子区域对应的所述遥感影像时序数据或历史遥感影像时序数据，确定所述子区域对应的训练遥感影像数据、训练植被指数数据和初始训练标签； 利用所述子区域对应的所述训练植被指数数据和所述初始训练标签，对所述子区域对应的局部作物识别模型进行训练，以利用训练后的所述局部作物识别模型针对所述子区域对应的所述训练植被指数数据输出第一预测结果； 基于所述第一预测结果确定所述子区域对应的伪训练标签； 利用各个所述子区域对应的所述训练遥感影像数据、所述训练植被指数数据和所述伪训练标签，对所述全局作物识别模型进行训练，直至满足预设条件。

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