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龙图腾网恭喜江西省农业科学院土壤肥料与资源环境研究所申请的专利一种基于选择性学习与回放的遥感图像农作物识别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：CN114821324B 。

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：202210454684.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于选择性学习与回放的遥感图像农作物识别方法是由李建国;陈院华;杨涛设计研发完成，并于2022-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于选择性学习与回放的遥感图像农作物识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感技术领域，公开了一种基于选择性学习与回放的遥感图像农作物识别方法，选择性学习从新数据中选择到更具有学习价值的数据作为这一阶段的训练集Dt，并对Dt进行标注，Dt就具备了成对的图像与标注文件；回放使用模型对旧数据进行推理和评估，计算出单张图片的分割精度IoU，通过IoU对旧样本进行难易程度排序，并采用均匀采样的方式获取这部分旧样本。本发明在遥感大数据的背景下能够快速的迭代更新；通过选择性学习和回放，学习新知识和保留旧知识并重；通过选择性学习与回放的方式既能让模型快速迭代更新，又能缓解灾难性遗忘。

本发明授权一种基于选择性学习与回放的遥感图像农作物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于选择性学习与回放的遥感图像农作物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多张农作物遥感图像并输入神经网络模型；所述选择性学习从新数据中选择到更具有学习价值的数据作为这一阶段的训练集Dt，并对Dt进行标注，所述Dt具备成对的图像与标注文件It,Gt，其中It表示一张图像的W×H，Gt表示相同大小即W×H的相应真实标签；在学习阶段t，图像的特征由特征提取器ft·获取，由分类器gt·输出分类结果；将阶段t中模型对于测试集的图像的分割结果记为将完成学习后的模型的所有参数集合记为θt；所述回放对旧数据进行推理和评估，计算出单张图片的分割精度IoU，通过IoU对旧样本进行难易程度排序，并采用均匀采样的方式获取这部分旧样本；利用标注的样本、训练神经网络模型，神经网络模型的预测和数据的真实标签产生损失后进行反向传播，更新神经网络模型参数；将新采集的农作物遥感图像输入训练好的神经网络模型，输出农作物识别结果；其中，所述更具有学习价值的数据使用样本的不确定性度量，所述样本的不确定性的度量方法如下： 表示t阶段模型对于无标签数据的推理结果，W、H、C分别表示图像的宽度、高度和类别，t-1阶段的旧模型对新数据Dt的推理结果表示为旧模型对某张新图像中像素点的推理伪标签则为： 由于每一个像素的伪标签都有其置信度，因此据此计算出每个像素的不确定性；取置信度的倒数作为不确定性，置信度越低则不确定性越高，其学习价值也越高，旧模型对某张新图像中像素点的不确定性则为： 其中，w为宽，h为高，c为类别个数，u为此图像像素不确定性的值；计算出一张图像中所有像素点的不确定性后，将所有像素点的不确定性进行去和运算，得到样本的不确定性为：∑Ut-1→tw,h,u。

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