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龙图腾网获悉广西壮族自治区农业科学院申请的专利一种面向遥感分类的非目标类别数量估测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：CN117315475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311305363.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种面向遥感分类的非目标类别数量估测方法是由黄启厅;谢国雪;凌玉荣;何新洁;杨绍锷;林煜;梁永检;马灿达;苏秋群;张秀龙设计研发完成，并于2023-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向遥感分类的非目标类别数量估测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向遥感分类的非目标类别数量估测方法，属于遥感分类识别技术领域，其包括步骤S1：获取遥感影像，该遥感影像包含多个已知类别数量的目标地类和多个未知类别数量的非目标地类，制作各个目标地类和非目标地类的影像样本；步骤S2：基于步骤S1中各个目标地类和非目标地类的影像样本，构建非目标类别数量估计的优化指数；步骤S3：基于步骤S2中的优化指数，构建非目标最佳类别数量的判定标准，确定非目标地类最佳类别数量的取值。本发明通过构建非目标类别数量估计的优化指数和判定标准，可以快速、准确地确定非目标类别数量，解决了现有非目标类别数量笼统、粗略以及非目标地类标注和类别划分耗时费力、不一致的问题。

本发明授权一种面向遥感分类的非目标类别数量估测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向遥感分类的非目标类别数量估测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取遥感影像，该遥感影像包含多个已知类别数量的目标地类和多个未知类别数量的非目标地类，制作各个目标地类和非目标地类的影像样本； 步骤S2：基于步骤S1中各个目标地类和非目标地类的影像样本，构建非目标类别数量估计的优化指数； 步骤S2包括以下步骤： 步骤S21：通过聚类方法对步骤S1中的非目标地类进行类别划分； 步骤S21中类别划分的方法为：假设当前遥感影像中包含个已知类别数量的目标地类，利用均值聚类方法并基于维特征将未知类别数量的非目标地类划分成个类别，则目标地类到非目标地类的欧氏距离可记为，计算公式如下： ； 步骤S21中，所述维特征包括RGB特征、光谱指数特征以及纹理特征； 步骤S22：分别计算每一个非目标地类到目标地类的距离； 步骤S22中，非目标地类到目标地类的距离计算方法为：首先，统计当前非目标地类到所有目标地类的欧氏距离，然后从中取最小值作为当前非目标地类到目标地类的距离，计算公式如下： ； 步骤S23：根据步骤S22的计算结果构建非目标类别数量估计的优化指数； 步骤S23中，优化指数的构建方法如下：首先，统计所有非目标地类到目标地类的距离，然后从中取最小值作为非目标类别数量估计的优化指数，计算公式如下：；步骤S3：基于步骤S2中的优化指数，构建非目标最佳类别数量的判定标准，确定非目标地类最佳类别数量的取值； 步骤S3包括以下步骤： 步骤S31：以步骤S1获取影像样本的数据集为对象，将非目标地类的数量按从1,2,3，…，m逐渐递增的顺序,利用聚类方法进行迭代聚类； 步骤S32：每轮迭代聚类完成后，计算该轮迭代聚类的优化指数，则获得优化指数的序列，I，…，I 步骤S33：构建判定标准为，式中，代表第-1次迭代的值，代表第次迭代的值，为指数序列的最大值，为指数序列的最小值； 步骤S34：判断第i次迭代的值是否满足判定标准的条件，若满足，则i为非目标地类最佳类别数量的取值。

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广西壮族自治区农业科学院，其通讯地址为：530007 广西壮族自治区南宁市大学东路174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”。

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