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龙图腾网恭喜中国石油大学(华东)申请的专利基于时间卷积神经网络的时序极化SAR农作物分类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：CN119360140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411919121.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于时间卷积神经网络的时序极化SAR农作物分类方法是由高晗;姜钰杰;林宇涵设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间卷积神经网络的时序极化SAR农作物分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于雷达遥感图像处理和农作物分类技术领域，提供一种基于时间卷积神经网络的时序极化SAR农作物分类方法，包括获取目标区域的时序极化SAR数据集；时序极化SAR数据预处理与作物生长监测分析；面向时序极化SAR数据的时间卷积神经网络构建，通过一维卷积提取时序极化SAR数据的时间上下文信息，生成高阶时序特征；TCN网络中超参数调整和作物分类结果制图，通过控制变量法对TCN网络中的超参数进行调整；对SAR坐标系下的作物分类结果进行地理编码，通过制图输出地理坐标系下的最终分类结果。本发明将时间序列信息和极化特征相结合，充分发挥极化SAR数据的时间信息与极化特征信息，大幅提高了农作物的分类精度。

本发明授权基于时间卷积神经网络的时序极化SAR农作物分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间卷积神经网络的时序极化SAR农作物分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取目标区域的时序极化SAR数据集；S2、时序极化SAR数据预处理与作物生长监测分析：基于所述时序极化SAR数据集生成时序极化相干矩阵T3，使用精致Lee滤波处理，并使用HAα分解和Freeman分解方法提取出时序极化特征集，根据所述时序极化特征集来分析作物的时变特征曲线和生物物理参数变化的相关性，研究时序极化特征对不同作物类型的判别能力；S3、面向时序极化SAR数据的时间卷积神经网络构建：以步骤S2提取出的时序极化特征集为训练样本，设置时间卷积神经网络的基本结构，通过一维卷积提取时序极化SAR数据的时间上下文信息，生成高阶时序特征；挖掘和表征不同类型农作物的时序散射规律，构建TCN模型，并采用多个残差模块连接，搭建TCN网络结构；S4、TCN网络中超参数调整和作物分类结果制图：基于步骤S3中搭建好的TCN网络结构，通过控制变量法对TCN网络中的超参数进行调整，以获得最佳模型分类参数，并完成作物分类；S5、对SAR坐标系下的作物分类结果进行地理编码，通过制图输出地理坐标系下的最终分类结果。

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