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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利一种带状间作大豆早期缺苗株位的无人机遥感提取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：CN121482660B 。

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：202610028370.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种带状间作大豆早期缺苗株位的无人机遥感提取方法是由张建勇;查花勇;程维东;高艺;李羽嘉;徐浩伦;韩亚坤;奉欢设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种带状间作大豆早期缺苗株位的无人机遥感提取方法在说明书摘要公布了：本申请属于遥感识别技术领域，涉及一种带状间作大豆早期缺苗株位的无人机遥感提取方法，利用无人机获取可见光图像并生成正射影像和数字表面模型，构建RGB‑Veg多通道数据，再结合改进SegNeXt模型实现大豆幼苗像素斑块精准识别，通过连通域分析与质心提取获得幼苗质心坐标，解决识别难题；其次，对幼苗质心点集采用K‑means聚类区分种植带、最小二乘法拟合播种行，完成幼苗质心的编号、排序，构建结构化数据库，将识别结果转化为具有空间拓扑关系的点要素数据，为缺苗定位提供数据支撑；最后，依据播种株距设置缺苗临界距离为判别阈值，逐个播种行判别缺苗区段，进而测算缺苗株数并提取其所在株位的三维坐标，可实现此类大豆缺苗的快速定位与大豆补种的及时决策。

本发明授权一种带状间作大豆早期缺苗株位的无人机遥感提取方法在权利要求书中公布了：1.一种带状间作大豆早期缺苗株位的无人机遥感提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.利用无人机摄影测量以获取待测地块的高分辨率可见光图像，通过空三加密生成正射影像和数字表面模型，构建RGB-Veg多通道数据，将构建的RGB-Veg多通道数据作为SegNeXt模型的输入，通过SegNeXt模型识别大豆幼苗像素斑块并输出二值图，再通过连通域分析与质心提取得到每株幼苗的质心坐标； 所述构建所述RGB-Veg多通道数据包括以下步骤： 依据正射影像计算可见光植被指数，再通过直方图均衡化以增强植被指数图像的对比度，将可见光图像与增强后的可见光植被指数合成RGB-Veg多通道数据； 所述SegNeXt模型包括主干网络和解码头； 所述主干网络为MSCAN网络，依次包括C1阶段、C2阶段、C3阶段和C4阶段，其中C1阶段采用初始卷积层提取浅层特征，C2阶段采用动态卷积层，C3阶段和C4阶段均采用卷积层和坐标注意力模块构成，通过C1阶段进行基础特征提取得到初始特征图，C2阶段基于初始特征图提取特征得到自适应特征图，C3阶段基于自适应特征图进行特征提取得到增强后的特征图，C4阶段基于增强后的特征图进行特征提取得到多尺度增强特征图，再将多尺度增强特征图作为所述解码头的输入； 所述解码头为LightHamHead注意力模块，通过注意力机制对多尺度增强特征图进行特征融合和分割，输出大豆幼苗像素斑块识别的二值图； S2.对大豆幼苗质心进行聚类，确定地块种植带数量及幼苗所在种植带，在各种植带内确定播种行数量并拟合播种行，确定每个播种行内包含的幼苗质心，构建幼苗空间分布数据库； S3.依据播种株距设置缺苗临界距离为判别阈值，逐个播种行进行相邻幼苗质心的间距计算与判别，测算缺苗株数再计算其所在缺苗株位的三维坐标。

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