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龙图腾网获悉北京市农林科学院智能装备技术研究中心申请的专利一种作物识别方法及装置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：CN114359708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202111480834.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种作物识别方法及装置是由王培;李立伟;安晓飞;孟志军;张安琪;乔晓东设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种作物识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种作物识别方法及装置，包括：获取目标地块内的多个农机作业信息和目标遥感影像；将多个农机作业信息和目标遥感影像进行坐标系投影，获取多个农机作业信息和目标遥感影像的匹配关系；根据目标遥感影像和匹配关系，确定目标地块内的作物识别结果。本发明提供的作物识别方法及装置，利用装设有采集终端的农机在作业的同时，进行农机作业信息采集，并将农机作业信息与地块内的遥感影像进行坐标投影和位置匹配，最终实现对地块内作物的识别，极大地减少了遥感识别的人力成本，因此，适合大规模作物识别的使用。

本发明授权一种作物识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种作物识别方法，其特征在于，包括： 获取目标地块内的多个农机作业信息和目标遥感影像； 将所述多个农机作业信息和所述目标遥感影像进行坐标系投影，获取所述多个农机作业信息和所述目标遥感影像的匹配关系； 根据所述目标遥感影像和所述匹配关系，确定所述目标地块的作物识别结果； 其中，所述匹配关系为农机作业信息在所述目标遥感影像中的像元位置关系；所述将所述多个农机作业信息和所述目标遥感影像进行坐标系投影，获取所述多个农机作业信息和所述目标遥感影像的匹配关系，包括：在所述多个农机作业信息中确定有效作业数据，将所有的有效作业数据组成的集合作为有效数据集；所述有效作业数据中的农机状态为作业状态；确定所述有效数据集中的每个农机作业信息的采集点；将所有的采集点与目标遥感影像投影到同一坐标系中，获取每个农机作业信息的采集点在所述目标遥感影像中所处的像元； 所述根据所述目标遥感影像和所述匹配关系，确定所述目标地块的作物识别结果，包括：确定所述目标遥感影像中每个像元的植被指数；所述植被指数包括归一化植被指数和比值植被指数；并根据所述匹配关系，确定所述有效数据集中每个有效作业数据在所述目标遥感影像中所处的像元；将所述有效数据集划分为训练集和验证集；基于所述训练集，在所述目标遥感影像中去除带有所述训练集中有效作业数据的像元，获取筛选遥感影像；根据所述筛选遥感影像中每个像元的归一化植被指数，确定过滤像元；根据所有的过滤像元，获取过滤遥感影像；根据所述训练集和所述过滤遥感影像，确定所述目标地块的作物识别结果； 所述根据所述训练集和所述过滤遥感影像，确定所述目标地块的作物识别结果，包括：确定所述训练集中所有的有效作业数据所在的像元，为训练集像元；根据每个训练集像元的归一化植被指数，确定归一化植被指数的第一均值和第一方差；根据所述训练集中的所有像元的比值植被指数，确定比值植被指数的第二均值和第二方差；根据所述第一均值、所述第一方差、所述第二均值、所述第二方差和所述过滤遥感影像，确定所述目标地块的作物识别结果； 所述根据所述第一均值、所述第一方差、所述第二均值、所述第二方差和所述过滤遥感影像，确定所述目标地块的作物识别结果，包括：在所述过滤遥感影像中，确定任一像元为目标像元；根据所述第一均值、所述第一方差和所述目标像元的归一化植被指数，确定目标像元的第一相似度；根据所述第二均值、所述第二方差和所述目标像元的比值植被指数，确定目标像元的第二相似度；利用所述第一相似度和所述第二相似度，确定目标像元的连通度；根据所述第一相似度、所述第二相似度和所述连通度，确定目标像元内作物的识别概率；根据所述识别概率，确定所述目标像元所对应地块内的作物类别；获取所有的像元对应的作物类别，确定所述目标地块的作物识别结果； 其中，所述农机作业信息，包括：速度信息、农机状态、位置信息、时间信息、型号信息和图像信息；所述农机状态包括作业状态和非作业状态； 所述第一相似度的计算公式如下： ； 所述第二相似度的计算公式如下： ； 所述连通度的计算公式如下： ； 其中，表示目标遥感影像F中行号为a列号为b的像元的归一化植被指数的数值；表示目标遥感影像F中行号为a列号为b的像元的比值植被指数的数值；和分别为所述归一化植被指数NDVI的所述第一均值和所述第一方差；和分别为所述比值植被指数RVI的所述第二均值和所述第二方差；、、是共同影响作物判定的影响因子；共计m×n个像元。

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