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龙图腾网恭喜中国科学院计算技术研究所申请的专利一种空间自适应的作物产量预测方法及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：CN117952264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202410121863.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种空间自适应的作物产量预测方法及系统是由李虎;龙隆;刘子辰;向炜;张玉成;程霖设计研发完成，并于2024-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空间自适应的作物产量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种空间自适应的作物产量预测方法和系统，包括：获取多光谱序列；多光谱特征融合层为光谱序列中每张图片的特征进行降维，得到降维特征，分别对降维特征进行平均池化和最大池化得到两组池化向量，根据池化向量得到注意力权重，注意力权重用于加权降维特征，产生两张新特征图，提取新特征图的特征，得到作物生长特征；将由训练数据中每张图片的作物生长特征构成的输入序列输入作物生长时序性特征提取层，作物生长时序性特征提取层利用多头自注意力从各时间段的输入序列中提取作物生长过程的时序特征，根据时序特征预测作物产量。

本发明授权一种空间自适应的作物产量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种空间自适应的作物产量预测方法，其特征在于，包括：步骤1、构建包括多光谱特征融合层和作物生长时序性特征提取层的空间自适应预测网络模型，获取标记实际作物产量的多光谱图像序列作为训练数据；步骤2、该多光谱特征融合层为该训练数据中每张图片的特征进行降维，得到降维特征，分别对该降维特征进行平均池化和最大池化得到两组池化向量，根据该池化向量得到注意力权重，该注意力权重用于加权该降维特征，产生两张新特征图，提取该新特征图的特征，得到作物生长特征；步骤3、将由该训练数据中每张图片的作物生长特征构成的输入序列输入该作物生长时序性特征提取层，该作物生长时序性特征提取层利用多头自注意力从各时间段的该输入序列中提取作物生长过程的时序特征，根据该时序特征预测作物产量，得到作物产量预测值，根据该作物产量预测值和该实际作物产量构建损失函数训练该空间自适应预测网络模型，得到作物产量预测模型；步骤4，将待预测作物产量区域的光谱图像序列输入该作物产量预测模型，得到该区域的作物产量预测结果；该训练数据为多光谱图像序列X={X1,X2,...,Xt}，其中每个图像Xi∈Rb×h×w表示该区域在时间t的多光谱图像，其中b是遥感图像的波段数，而h和w分别是垂直和水平像素计数；该步骤2包括：将该训练数据转化为[b,n]维度的降维特征，其中b代表波段的数量，n代表箱子的数量，每个箱子代表一个特定强度范围内的像素计数；在n维度上对降维特征应用平均池化和最大池化，得到两组维度为[b,1]的该池化向量；该池化向量经过一个共享的两层MLP处理后进行归一化，得到该注意力权重，该注意力权重用于加权该降维特征，产生维度为[b,n]的特征图，并与该降维特征连接，形成[3,b,n]的新特征图，将该新特征图输入到一个2D卷积模块中进行特征提取，得到该作物生长特征。

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