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龙图腾网获悉北京麦麦趣耕科技有限公司申请的专利一种基于大数据的油菜含油量预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：CN120932102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511091257.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于大数据的油菜含油量预测方法是由雷波;李楠;孙奥;任鸿昌设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的油菜含油量预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及油菜含量预测技术领域，提供了一种基于大数据的油菜含油量预测方法，步骤1：获取目标区域在油菜盛花期的高分辨率卫星或无人机遥感影像；应用语义分割算法对影像进行处理，精确提取种植区域的空间分布图；基于影像中的油菜花光谱特征和物候模型，识别并记录各提取种植区域的盛花期时间；本发明首次实现了对油菜籽核心品质指标——含油量的规模化、区域化预测。通过融合盛花期及角果期关键气象胁迫指标如有效积温、昼夜温差、基于前期气候的产量潜力信号以及当年预计总产量等多维度信息，构建了反映油菜籽油脂形成复杂机制的预测模型，这有效解决了现有卫星遥感技术仅能预测总产量而无法获知含油量的核心缺陷。

本发明授权一种基于大数据的油菜含油量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的油菜含油量预测方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取目标区域在油菜盛花期的高分辨率卫星或无人机遥感影像；应用语义分割算法对影像进行处理，精确提取种植区域的空间分布图；基于影像中的油菜花光谱特征和物候模型，识别并记录各提取种植区域的盛花期时间； 步骤2：获取目标区域内各种植区域在盛花期前后关键生育阶段的高时空分辨率气象数据；将各区域盛花期时间与对应的气温数据进行时空匹配与融合；基于油菜生理生态研究，计算对含油量相关的气象指标，生成表征影响含油量形成的环境胁迫适宜性信息； 步骤3：获取目标区域在油菜生长季前期的历史气候数据，油菜生长季前期为播种期至抽薹期，历史气候数据包括降水、日照时数、积温；构建并训练支持向量机回归模型，该模型以前期气候数据作为输入，学习其与历史油菜籽产量之间的非线性关系；利用训练好的支持向量机回归模型处理当年目标区域的前期气候数据，输出表征基于前期气候条件预测的产量潜力信息； 步骤4：收集目标区域历年的油菜种植面积和对应的菜油实际产量数据，构成时间序列样本；构建并训练长短期记忆网络模型，该模型学习历史种植面积与菜油产量之间的时序依赖关系；将步骤1提取的当年油菜种植面积输入训练好的LSTM模型，预测当年的油菜籽预计总产量； 步骤5：将环境胁迫适宜性信息、产量潜力信息以及油菜籽预计总产量进行特征级融合，形成综合反映油菜生长状况、环境条件和产量预期的多维度融合特征向量；构建并训练卷积神经网络模型，该模型以融合特征向量为输入，学习其与目标区域油菜籽平均含油量之间的复杂映射关系；利用训练好的CNN模型处理当年的融合特征向量，最终输出目标区域油菜籽的平均含油量预测值； 步骤1包括如下步骤： 步骤11：获取目标区域的花期范围，获取花期范围内的遥感影像数据，提取遥感影像数据的红外光谱生成光谱图像； 步骤12：利用FMask算法提取光谱图像中的云层区域，获取多个光谱图像将去除云层区域的光谱图像融合生成目标区域无云层遮挡的高空影像； 步骤13：基于语义分割模型从高空影像中提取出油菜的种植区域，生成目标区域的空间分布图； 步骤14：基于每个种植区域开始出现油菜花光谱的时间生成各种植区域的盛花期时间。

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