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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利一种基于时序的作物生长监测方法、系统、介质及设备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：CN118583788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202410630869.8，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种基于时序的作物生长监测方法、系统、介质及设备是由刘涛;王建亮;杨天乐;徐扬;孙译;赵圆圆;姚照胜;孙成明设计研发完成，并于2024-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序的作物生长监测方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时序的作物生长监测方法、系统、介质及设备，本发明从高光谱田间图像提取各波段的作物冠层反射率，计算植被指数；对高光谱田间图像进行二维光谱分析，选择作物生长监测的优化波段；构建作物生育期识别网络，根据生育期识别标准构建生育期指数；构建关于生育期指数和单位面积地上生物量的作物生长监测线性模型，利用植被指数回归出线性模型中的生物量系数；将基于时序的田间图像数据导入作物生长监测线性模型，进行作物生长监测计算，得到基于时序的作物生物量信息。本发明从大田农作物种植密度和冠层特性出发，利用田间高光谱图像获取作物冠层数据，与深度学习生育期识别模型结合，实现对时序生长的作物生物量精准估算。

本发明授权一种基于时序的作物生长监测方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于时序的作物生长监测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取田间图像数据，包括无人机采集的高光谱田间图像和田间架设摄像头采集的高清作物图像；从高光谱田间图像提取各波段的作物冠层反射率，计算植被指数；对高光谱田间图像进行二维光谱分析，选择作物生长监测的优化波段；构建作物生育期识别网络，以高清作物图像作为输入，根据生育期识别标准构建生育期指数，作为输出；所述的作物生育期识别网络采用ResNet网络构建，并进行网络简化，保留其中心架构，以及将ResNet网络中的最大池化层替换为平均池化层；构建关于生育期指数和单位面积地上生物量的作物生长监测线性模型，利用植被指数回归出线性模型中的生物量系数，所述的植被指数采用优化波段；将基于时序的田间图像数据导入作物生长监测线性模型，所述的基于时序的田间图像数据包括基于时序的高光谱田间图像和基于时序的高清作物图像，应用作物生长监测线性模型进行作物生长监测计算，得到基于时序的作物生物量信息；共选择以下6种植被指数NDVI、SAVI、RVI、EVI、DVI、CIre综合进行测算： EVI＝NIR-R1+NIR-2.4×R×2.54DVI＝NIR-R5 其中，NIR为770nm-950nm波段的平均反射率；R为682nm和675nm波长的平均反射率；RE为717nm波长的反射率；所述的关于生育期指数和单位面积地上生物量的作物生长监测线性模型为：AGB＝k*FI+b7其中，AGB为单位面积地上生物量，FI为生育期指数，k、b为生物量系数。

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