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龍圖騰網(wǎng)恭喜天津大學(xué);水利部海河水利委員會水文局申請的專利灌溉面積遙感識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119313965B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411445889.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)灌溉面積遙感識別方法是由田鑫;朱靜思;王哲;董建志設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-10-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本灌溉面積遙感識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種灌溉面積遙感識別方法，包括：S1，數(shù)據(jù)預(yù)處理：收集待識別區(qū)域的三套灌溉面積數(shù)據(jù)集和與模型的輸入特征相關(guān)的數(shù)據(jù)集，統(tǒng)一各數(shù)據(jù)集的投影坐標(biāo)系和空間分辨率；S2，基于數(shù)理不確定性分析構(gòu)建灌溉可能性數(shù)據(jù)；S3，基于統(tǒng)計年鑒和時間過濾構(gòu)建訓(xùn)練樣本；S4，機(jī)器學(xué)習(xí)輸入特征數(shù)據(jù)集處理；S5，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)；S6.灌溉面積識別。該方法增強(qiáng)了時間變化捕捉能力，通過引入連續(xù)和非連續(xù)訓(xùn)練樣本顯著提升了機(jī)器學(xué)習(xí)在捕捉灌溉面積時間變化方面的能力，在灌溉面積突變的情況下，也能進(jìn)行準(zhǔn)確識別；該方法解決了訓(xùn)練樣本獲取難題；該方法適用于任意年份，提高了灌溉面積數(shù)據(jù)集的時間連續(xù)性和灌溉面積識別的適用性。

本發(fā)明授權(quán)灌溉面積遙感識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種灌溉面積遙感識別方法，其特征在于包括以下步驟：S1，數(shù)據(jù)預(yù)處理：收集待識別區(qū)域的三套灌溉面積數(shù)據(jù)集和與模型的輸入特征相關(guān)的數(shù)據(jù)集，統(tǒng)一各數(shù)據(jù)集的投影坐標(biāo)系和空間分辨率；S2，基于數(shù)理不確定性分析構(gòu)建灌溉可能性數(shù)據(jù)，包括以下分步驟：S21，計算灌溉面積數(shù)據(jù)集中的像素灌溉與否，有：xi＝I+ei1式中：xi表示灌溉面積數(shù)據(jù)集i中的像素是否灌溉，i＝1～3；I表示灌溉面積數(shù)據(jù)集中的像素是否灌溉的真值，其中像素灌溉與否用-1和+1表示，-1代表非灌溉像素，+1代表灌溉像素；ei是分類的誤差；S22，計算平衡精度πi：πi＝0.5Ai+Di2式中，Ai表示灌溉面積數(shù)據(jù)集中的像素是灌溉的概率；Di表示灌溉面積數(shù)據(jù)集中的像素是非灌溉的概率；不同灌溉面積數(shù)據(jù)集之間的分類誤差ei是相互獨(dú)立的，則平衡精度π和任意兩組灌溉面積數(shù)據(jù)集間的協(xié)方差Q呈正相關(guān)，有：Q12＝Covx1，x2＝fI2π1-12π2-13Q13＝Covx1，x3＝fI2π1-12π3-14Q23＝Covx2，x3＝fI2π2-12π3-15其中：fI是灌溉面積數(shù)據(jù)集中的像素是否灌溉情況的函數(shù)，是未知的；πi與vi線性相關(guān)，vi通過S1預(yù)處理后的三套灌溉面積數(shù)據(jù)集間的協(xié)方差Q計算得到： S23，獲取不同灌溉面積數(shù)據(jù)集中像素是真值概率的權(quán)重wi： 結(jié)合所述xi，得到灌溉面積數(shù)據(jù)集中像素灌溉的可能性Xp：Xp＝w1x1+w2x2+w3x310式中，Xp的范圍是-1到1；S3，基于統(tǒng)計年鑒和時間過濾構(gòu)建訓(xùn)練樣本：在S2的基礎(chǔ)上，結(jié)合統(tǒng)計年鑒中的區(qū)域灌溉面積數(shù)據(jù)，從高到底逐步排查，確定區(qū)域樣本閾值XT下得到的灌溉面積小于等于年鑒數(shù)據(jù)，基于區(qū)域樣本閾值XT得到潛在訓(xùn)練樣本；再通過時間過濾，篩選出連續(xù)多年灌溉的像素作為通用型連續(xù)訓(xùn)練樣本，將僅在指定年份灌溉的像素作為指定年份的不連續(xù)型訓(xùn)練樣本；S4，機(jī)器學(xué)習(xí)輸入特征數(shù)據(jù)集處理：在S1預(yù)處理后的與各輸入特征相關(guān)的數(shù)據(jù)集中篩選與灌溉面積密切相關(guān)的變量作為機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入特征，利用土地遙感數(shù)據(jù)集進(jìn)行耕地掩膜處理，將非耕地地物篩除，得到用于機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入數(shù)據(jù)；S5，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)：將S3得到的通用型連續(xù)訓(xùn)練樣本和非連續(xù)訓(xùn)練樣本以及S4得到的輸入特征輸入監(jiān)督學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，生成能夠識別灌溉面積的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型；S6.灌溉面積識別：利用S5得到的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，通過待識別區(qū)域的輸入特征得到時空連續(xù)的灌溉面積數(shù)據(jù)。

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