中国科学院深圳先进技术研究院钱静获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种基于高分影像的耕地自动化识别方法和系统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：CN114676748B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210169248.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于高分影像的耕地自动化识别方法和系统是由钱静;吴浩潮;彭树宏设计研发完成，并于2022-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于高分影像的耕地自动化识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于高分影像的耕地自动化识别方法和系统，其内容包括：预处理：将矢量文件分割成不同的矢量文件，多个不同的栅格文件自动合并成新的栅格文件，矢量文件对栅格文件裁剪；耕地预测：网络模型提取地块，栅格文件转矢量文件，线矢量文件转为面矢量文件；几何要素计算：修改矢量文件投影，计算矢量文件几何要素；异常检测：将面要素周长与面积比值和面要素面积与最大矩形面积比值带入异常检测模型进行异常检测，最终得到精细修改的地块提取文件。本发明具有准确度高，识别与精细化处理效率高和减少人工成本的优点，同时具有良好的通用性。
本发明授权一种基于高分影像的耕地自动化识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高分影像的耕地自动化识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对第一栅格文件和第一矢量文件进行预处理，得到第二矢量文件和第二栅格文件；S2.基于所述第二矢量文件和第二栅格文件，利用语义分割神经网络模型对耕地进行提取，得到第三栅格文件并转化为面矢量文件；S3.将所述面矢量文件的空间数据进行坐标系转换，之后计算该面矢量文件的几何要素；S4.根据上述几何要素，训练得到异常检测模型，并对所述面矢量文件进行异常检测处理，剔除非耕地矢量要素，得到精细修改的地块提取文件。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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