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龙图腾网获悉四川省核地质调查研究所申请的专利基于时序遥感影像的耕地作物类型精细化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：CN121600415B 。

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：202610130779.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于时序遥感影像的耕地作物类型精细化识别方法是由郝增;覃文柱;任奕橙;黄良设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序遥感影像的耕地作物类型精细化识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时序遥感影像的耕地作物类型精细化识别方法，涉及耕地作物类型识别技术领域。获取待识别区域全生长周期的时序遥感影像与地质环境监测数据，并构建多模态异构输入张量；通过正交解耦卷积编码网络的双流通道，分离提取作物生物量特征分量与地质背景特征分量；将其作为联合输入至可微逻辑推理识别模型；定义以最大化分类置信度、特征正交性及物理约束满足度为目标的全域效用函数，采用梯度上升法迭代优化模型逻辑节点参数，直至收敛输出最优决策路径分布；结合物理约束边界的安全裕度，计算作物‑环境适配解析指数，实现高精度、可解释的作物类型识别。本发明通过特征解耦与物理逻辑融合，提升识别准确性与决策透明度。

本发明授权基于时序遥感影像的耕地作物类型精细化识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序遥感影像的耕地作物类型精细化识别方法，其特征在于，该方法的步骤包括： 获取待识别区域的全生长周期时序遥感影像集与地质环境监测数据，通过时空配准与维度映射，构建多模态异构输入张量； 将所述多模态异构输入张量输入至正交解耦卷积编码网络，经由双流卷积通道处理，提取并输出作物生物量特征分量与地质背景特征分量； 将所述作物生物量特征分量与地质背景特征分量作为联合输入，注入可微逻辑推理识别模型，其中，可微逻辑推理识别模型内置地质-物候物理约束边界； 定义全域效用最大化目标函数，以最大化分类置信度、最大化特征分量正交性以及最大化物理约束满足度为联合优化目标，对所述可微逻辑推理识别模型的逻辑节点参数进行梯度上升迭代求解，直至目标函数收敛，输出最优决策路径分布； 基于可微逻辑推理识别模型输出的最优决策路径分布，结合所述物理约束边界的安全裕度，计算得到定量化的作物-环境适配解析指数，完成耕地作物类型的精细化识别； 所述正交解耦卷积编码网络包括两个并行的编码器分支，其分别为：生物量编码器和背景编码器，分别对应输出作物生物量特征分量和地质背景特征分量； 在全域效用最大化目标函数中，引入正交性度量指标作为最大化子项，其计算公式为： 其中，表示提取出的作物生物量动态特征向量；表示提取出的地质背景静态特征向量；为防止分母为零设定的平滑常数； 所述可微逻辑推理识别模型，其采用概率软路由机制所构建，具体为： 可微逻辑推理识别模型由多层级联的软决策节点组成，其中，各个软决策节点执行路由概率计算； 将解耦后的输入决策节点，节点的输出定义为路由概率： 其中，表示Sigmoid激活函数；表示节点的可学习权重向量；表示节点的偏置项； 对于任意叶节点，其最终路径概率定义为： 其中，表示从根节点到叶节点的路径节点集合；为方向指示变量，当路径向左时，当路径向右时。

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四川省核地质调查研究所，其通讯地址为：610065 四川省成都市锦江区二环路东四段298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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