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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于谐波幅度相位分析的粮油作物散射波谷识别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：CN116894202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310845887.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于谐波幅度相位分析的粮油作物散射波谷识别方法是由李世华;何泽设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于谐波幅度相位分析的粮油作物散射波谷识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于星载雷达数据处理与遥感制图技术领域，具体为一种基于谐波幅度相位分析的粮油作物散射波谷识别方法。本发明通过谐波拟合实现散射时序重构和去噪，通过幅度相位分析实现散射波形的检测和散射波谷的快速识别。本发明在不预设滑动窗口尺寸和不假设局部拟合函数的情况下，灵活高效地实现了散射时序去噪，在不依赖复杂的时序逐点运算和二次判别的情况下，快速准确地识别了粮油作物散射波谷，为雷达数据的长时序大面积农业应用提供支撑。有效克服现有的窗口统计法和局部拟合法难以确定具有适应性的滑动窗口和拟合函数，而差分搜索法需要复杂的时序逐点运算和二次判别，带来的相应行业问题。

本发明授权一种基于谐波幅度相位分析的粮油作物散射波谷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于谐波幅度相位分析的粮油作物散射波谷识别方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1.时序谐波拟合； 对目标区域，获取雷达VH极化散射数据，构成散射时序S[t]，t代表时间，取值范围归一化为0到1，对应全年的首日到尾日； 上式中a为常数项，代表散射年度均值；i依次取值1,2,3，代表余弦项的阶次；Ai和分别依次为第i阶余弦项的幅度和相位，a、Ai、的值未知，通过最小二乘拟合获得； 步骤2.谐波指标计算； 第i阶余弦项拥有i个波谷，波谷日期由计算得到；第1阶余弦项拥有1个波谷，设波谷日期为V1；第2阶余弦项拥有2个波谷，设波谷日期分别为V2a和V2b；第3阶余弦项拥有3个波谷，设波谷日期分别为V3a，V3b和V3c； 计算第i阶余弦项幅度占全部余弦项幅度之和的比例： Pi＝AiA1+A2+A3 计算第i阶余弦项相对于第j阶余弦项的相位移动： 步骤3.散射波形检测； 将散射波形分为三种类型：单波谷型、双波谷型和三波谷型； 当Pi和满足以下四种情况时，判定散射波形为单波谷型S型，具体包括： S0型：P123 S1型：13≤P1≤23，P22P3， S2型：13≤P1≤23，P32P2， S3型：13≤P1≤23，P2≤2P3，P3≤2P2， 当Pi和满足以下四种情况时，判定散射波形为双波谷型D型，具体包括： D0型：P113，P2≥13或P3≤12 D1型：13≤P1≤23，P22P3， D2型：13≤P1≤23，P32P2， D3型：13≤P1≤23，P2≤2P3，P3≤2P2，或 当Pi和满足以下情况时，判定散射波形为三波谷型T型，即： T0型：P113，P213，P312； 步骤4.粮油作物散射波谷识别：包括基准分量确定、最近波谷查找、加权平均计算和波谷量级限制四步完成； 基准分量确定：对于单波谷型，基准分量为第1阶余弦项；对于双波谷型，基准分量为第2阶余弦项；对于三波谷型，基准分量为第3阶余弦项；基准分量的波谷数量与散射波形的波谷数量相同，且散射波形中任一波谷的日期VP，都可由与之距离最近的基准分量波谷的日期Vx来近似表示； 最近波谷查找：根据步骤2中波谷日期的计算方法，求解得到三个余弦项中所有波谷的日期；对于VP相应的Vx，分别在其余两种余弦项中，查找与Vx相应的基准分量波谷距离最近波谷的日期分别为Vy和Vz；至此，成功查找到与散射波形中目标波谷日期VP距离最近的三种余弦项中的波谷相应日期Vx，Vy和Vz； 加权平均计算：设Vx、Vy和Vz对应余弦项的阶次i分别为ix、iy和iz，幅度Ai分别为Ax、Ay和Az，则可以由Vx，Vy和Vz加权平均计算得到VP1，VP1为VP的逼近值，公式如下： 波谷量级限制：将散射波谷日期VP1作为t值代入步骤1中的谐波拟合公式以获得散射波谷量级，将0.02设置为波谷量级的宽松阈值，只保留量级低于0.02的散射波谷，这些波谷即为粮油作物散射波谷；至此，完成粮油作物散射波谷识别。

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