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龙图腾网获悉中国农业科学院农业资源与农业区划研究所申请的专利基于遗传规划定制特征的作物早期识别方法、系统及介质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：CN120047826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510117826.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于遗传规划定制特征的作物早期识别方法、系统及介质是由陆苗;温彩运;吴文斌;孙晶;宋茜设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传规划定制特征的作物早期识别方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于遗传规划定制特征的作物早期识别方法、系统及存储介质，方法包括：获取目标区域的初始影像和实地采集的地面样本，利用初始影像的光谱波段生成目标作物的初始特征，并根据目标作物的初始特征生成初始种群；计算初始特征的特征值，并根据预设的特征阈值对特征值进行二元分类；基于地面样本的分类标签和真实标签，得到二元分类的准确率，并根据准确率得到初始特征的适应度值；通过选择法和遗传算子对初始种群进行迭代，得到目标作物的定制特征；基于定制特征对目标作物进行作物分类，并根据分类结果得到早期作物或应季作物的分类制图结果。本发明能够在减少所需样本量的同时，得到精确的早期和应季作物分类和制图结果。

本发明授权基于遗传规划定制特征的作物早期识别方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传规划定制特征的作物早期识别方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的初始影像和实地采集的地面样本，利用所述初始影像的光谱波段生成目标作物的初始特征，并根据所述目标作物的初始特征生成初始种群； 计算所述初始特征的特征值，并根据预设的特征阈值对所述初始特征的特征值进行二元分类； 根据所述初始特征获取地面样本的分类标签，结合地面样本的真实标签得到二元分类的准确率，并根据所述准确率得到所述初始特征的适应度值； 通过选择法和遗传算子对所述初始种群进行迭代，得到所述目标作物的定制特征； 基于所述定制特征对所述目标作物进行作物分类，并根据分类结果得到早期作物或应季作物的分类制图结果； 其中，所述获取目标区域的初始影像和实地采集的地面样本，利用所述初始影像的光谱波段生成目标作物的初始特征，并根据所述目标作物的初始特征生成初始种群，包括： 获取目标区域的初始影像，并在目标区域范围内实地采集多个地面样本； 采集所述初始影像中的可见光波段的值、近红外波段的值和短波红外波段的值； 将所述可见光波段的值、近红外波段的值和短波红外波段的值作为叶节点，根据所述叶节点得到初始特征对应的树状结构个体； 选取一部分所述初始特征，采用完全法生成第一种群； 选取另一部分所述初始特征，采用增长法生成第二种群； 将所述第一种群和第二种群作为所述初始种群的组成部分； 其中，所述计算所述初始特征的特征值，并根据预设的特征阈值对所述初始特征的特征值进行二元分类，包括： 通过下式计算所述初始特征的特征值： ； 式中，Fe为所述初始特征的特征值，SWIR1为所述短波红外波段的值，NIR为所述近红外波段的值，R和B为红波段和蓝波段的值，0.86为[-1,1]范围的随机常数； 若所述初始特征的特征值大于所述特征阈值，则将所述初始特征的特征值对应的初始特征标记为目标作物，否则标记为非目标作物； 其中，所述初始特征的适应度值通过下式得到： ； 式中，Fit为所述初始特征的适应度值，TP为正确分类的地面样本数量，FP为被分为目标作物的非目标作物地面样本数量，TN为正确分类的非目标作物地面样本数量，FN为被分为非目标作物的目标作物地面样本数量； 其中，所述通过选择法和遗传算子对所述初始种群进行迭代，得到所述目标作物的定制特征，包括： 采用锦标赛选择法，从所述初始种群中随机选取若干个个体，在随机选取的个体中进一步选取适应度值最高的个体，得到中间个体群； 采用复制、交叉和变异算法对所述中间个体群进行迭代，当迭代次数达到预设的迭代阈值后，将最后一代中的最佳个体选取为所述目标作物的定制特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街12号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。