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龙图腾网获悉贵州师范大学;贵州轻工职业大学申请的专利一种面向农田土壤类型分类的遥感图像数据采集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：CN121121506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511669931.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种面向农田土壤类型分类的遥感图像数据采集方法是由陈全;王玲玉设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向农田土壤类型分类的遥感图像数据采集方法在说明书摘要公布了：本申请涉及遥感图像处理领域，具体涉及一种面向农田土壤类型分类的遥感图像数据采集方法，该方法包括：按照预设周期定期采集目标区域的遥感图像数据；获取每张遥感图像中任意两个像素点之间的距离度量，对每张遥感图像进行分割，得到地物区域；对每个像素点光谱曲线上的趋势以及幅值进行分析，确定每个像素点的红边表现程度；确定每个像素点的植被生长表现程度；确定每张遥感图像的农田土壤分割质量；从目标区域的所有遥感图像中筛选待分类图像，筛选农田土壤区域构建裸土掩膜图像，结合神经网络，对待分类图像中的地物区域进行农田土壤分类。本申请旨在对遥感图像中的农田土壤区域进行精确划分，提升农田土壤类型分类的准确性。

本发明授权一种面向农田土壤类型分类的遥感图像数据采集方法在权利要求书中公布了：1.一种面向农田土壤类型分类的遥感图像数据采集方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 按照预设周期定期采集目标区域的遥感图像数据； 分析每张遥感图像中任意两个像素点对应的光谱曲线的形状波动特征，获取每张遥感图像中所述任意两个像素点之间的距离度量，基于所述距离度量对每张遥感图像进行分割，得到若干个地物区域； 对每个像素点光谱曲线上每个极大值与前一极小值之间的趋势程度以及幅值差异进行分析，得到每个像素点光谱曲线上每个极大值的红边表现性；根据每个像素点光谱曲线上所有极大值的红边表现性的数值分布，确定每个像素点的红边表现程度；根据所有遥感图像中相同位置像素点的红边表现程度的变化特征，确定所有遥感图像中相同位置像素点的植被生长表现程度； 综合每张遥感图像的每个地物区域中所有像素点的植被生长表现程度的分布以及红边表现程度的分布，确定每张遥感图像的农田土壤分割质量；基于所述农田土壤分割质量从目标区域的所有遥感图像中筛选待分类图像，基于待分类图像中每个地物区域中所有像素点的植被生长表现程度的分布，筛选农田土壤区域构建裸土掩膜图像，结合训练完成的神经网络，对待分类图像中的地物区域进行农田土壤分类； 所述任意两个像素点之间的距离度量的获取过程为： 根据每张遥感图像中每个像素点与另一个像素点的光谱曲线上的极大值对应波段的接近程度，获取每个像素点光谱曲线上每个极大值在另一个像素点光谱曲线上的对比极大值； 分析每个像素点光谱曲线上每个极大值与其在另一个像素点光谱曲线上的对比极大值之间的波段差异、幅值差异，得到每个像素点光谱曲线上每个极大值与其在另一个像素点光谱曲线上对比极大值之间的距离指数； 计算每个像素点的光谱曲线上的所有极大值与其在另一个像素点的光谱曲线上的所有对比极大值之间的距离指数的累加和，记为第一累加和；计算另一个像素点的光谱曲线上的所有极大值与其在每个像素点的光谱曲线上的所有对比极大值之间的距离指数的累加和，记为第二累加和；将所述第一累加和与所述第二累加和的最大值，作为每个像素点与另一个像素点之间的距离度量。

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贵州师范大学;贵州轻工职业大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市贵安新区花溪大学城栋青路；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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