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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于遥感的梯田制图方法、装置、设备和存储介质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：CN116091930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310074214.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于遥感的梯田制图方法、装置、设备和存储介质是由俞乐;曹博文设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遥感的梯田制图方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本文提供了一种基于遥感的梯田制图方法、装置、设备和存储介质，其中方法包括：获取目标区域的陆地卫星遥感影像和数字高程模型；根据所述陆地卫星遥感影像和数字高程模型，得到目标区域中所有像素的分类特征，所述分类特征用于确定像素对应的土地类型，其中所述土地类型包括梯田或非梯田；将目标区域划分为多个分区，将每个分区中像素的分类特征输入与该分区对应的分类器中，得到该分区的土地类型，其中所述分类器利用与该分区对应的训练样本和测试样本训练和测试后得到；综合每个分区的分类结果，得到目标区域的梯田地图，所述梯田地图以像素为单元。本文能够准确和快速地获取梯田的空间分布信息。

本发明授权一种基于遥感的梯田制图方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感的梯田制图方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的陆地卫星遥感影像和数字高程模型； 根据所述陆地卫星遥感影像和数字高程模型，得到目标区域中所有像素的分类特征，所述分类特征用于确定像素对应的土地类型，其中所述土地类型包括梯田或非梯田； 将目标区域划分为多个分区，将每个分区中像素的分类特征输入与该分区对应的分类器中，得到该分区的土地类型，其中所述分类器利用与该分区对应的训练样本和测试样本训练和测试后得到； 综合每个分区的分类结果，得到目标区域的梯田地图，所述梯田地图以像素为单元； 所述训练样本的确定方法包括： 从目标区域中选取全局样本； 在所述全局样本的基础上，针对每个分区选取对应分区的局部样本； 综合所述全局样本和每个分区的局部样本作为每个分区对应的训练样本； 通过训练样本训练分类器时，可以先通过全局样本训练分类器，然后将分类器应用于不同的分区，验证分类器的分类精度，若分类精度较高，则相应的分区无需再补充局部样本，若分类精度较低，在相应的分区再补充局部样本。

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