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龙图腾网获悉长光卫星技术有限公司申请的专利机器学习的多光谱遥感影像作物秸秆离田提取方法与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：CN114359746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202111634631.5，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权机器学习的多光谱遥感影像作物秸秆离田提取方法与系统是由秦磊;朱瑞飞;马经宇;刘思言;徐猛;彭芝珏;周圆锈设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习的多光谱遥感影像作物秸秆离田提取方法与系统在说明书摘要公布了：机器学习的多光谱遥感影像作物秸秆离田提取方法与系统，解决了现有监管秸秆离田方式离田面积及进度存在人为误差和测量误差，且无法对未离田区域定位实现精准的管控的问题。包括以下步骤：步骤S1，获取作物生长期的多光谱影像数据，根据作物光谱信息勾画并建立多边形样本集，将其建立作物分类模型，建立后的作物分类模型预测得到作物分布结果；步骤S2，获取作物收获期之后的多光谱影像数据，勾画对应类别的多边形样本后，进行采样处理，得到离田地块多边形样本集；步骤S3，利用五折划分将离田地块多边形样品集划分，得到的五组训练集‑验证集训练后为五个基模型，使用基模型对影像数据预测，预测结果通过概率均值融合确定离田地块。

本发明授权机器学习的多光谱遥感影像作物秸秆离田提取方法与系统在权利要求书中公布了：1.机器学习的多光谱遥感影像作物秸秆离田地块提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，获取作物生长期的多光谱影像数据，根据作物光谱信息勾画并建立多边形样本集，将其建立作物分类模型，建立后的作物分类模型预测得到作物分布结果；步骤S1所述的获取作物生长期的多光谱影像数据中，所述多光谱影像数据是指波段为： B2、B3、B4、B5、B6、B7、B8、B8A、B11、B12共10个波段的反射率数据，并且所述多光谱影像数据形式为无符号整型16位； 步骤S2，获取作物收获期之后的多光谱影像数据，勾画对应类别的多边形样本后，进行采样处理，得到离田地块多边形样本集；步骤S2，还包括为了增强离田秸秆与未离田秸秆之间的差异性，使勾画结果更加准确，使用波段组合的方式重新建立真彩色影像，具体方法为：B12减去B11波段作为红色波段、B9作为绿色波段、B10作为蓝色波段，并使用n=2的标准差的方式进行拉伸处理得到波段合成图；并使用该波段合成图区分已完成离田的地块与未离田的地块； 步骤S3，利用五折划分将离田地块多边形样品集划分，得到的五组训练集-验证集训练后为五个基模型，使用基模型对影像数据预测，预测结果通过概率均值融合确定离田地块。

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