青岛农业大学张江南获国家专利权
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龙图腾网获悉青岛农业大学申请的专利基于遥感图像的农作物干旱检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：CN115760866B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211511972.8，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于遥感图像的农作物干旱检测方法是由张江南;李吉龙;綦家辉;张乐平;王志义;吕文羽;于瑷源设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于遥感图像的农作物干旱检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于遥感图像的农作物干旱检测方法，构建干旱检测神经网络模型对农作物干旱区域进行大范围检测，以有效预防农作物干旱，为实现精准灌溉提供可靠的数据支持；在特征图提取模块用ResNet50作为主干网络提取特征图；在Enconder模块中设计一种多尺度注意力池化模块，采用多尺度空洞卷积的方式获取多尺度的上下文信息，再融合CBAM注意力机制将网络的关注重点放在目标的干旱区域，提高特征的提取效果。最后，Deconder部分将低层次特征图和Enconder模块的多尺度高层次干旱特征图进行有效融合，最终采用反卷积的方式实现了土地干旱区域的有效检测，优化农作物干旱边界的识别效果。
本发明授权基于遥感图像的农作物干旱检测方法在权利要求书中公布了：1.基于遥感图像的农作物干旱检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤A、构建干旱检测神经网络模型，并对其进行训练，所述干旱检测神经网络模型包括特征图提取模块、Encoder模块和Decoder模块，确定最终的干旱检测神经网络模型； 步骤B、基于训练好的干旱检测神经网络模型对农作物干旱区域进行检测，具体包括以下步骤： 步骤B1、基于特征图提取模块提取农作物干旱区域遥感图像的低层次特征图； 步骤B2、基于Encoder模块采用多尺度空洞卷积来获取遥感图像的多尺度的上下文信息提取多尺度高层次特征图，再融合CBAM注意力机制将网络的关注点重点放在目标干旱区域，得到多尺度高层次干旱特征图； 步骤B3、通过Decoder模块将低层次特征图和Encoder模块提取的多尺度高层次干旱特征图进行有效融合，采用反卷积的方式还原检测到的干旱区域，实现对干旱区域的检测。
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