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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利一种基于农业遥感图像的贷款风险评估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：CN116167850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310204652.6，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权一种基于农业遥感图像的贷款风险评估方法及装置是由杨智灵;李忠兴;骆新伟;张大东设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于农业遥感图像的贷款风险评估方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于农业遥感图像的贷款风险评估方法及装置，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取目标区域的高光谱图像数据集；根据目标区域的高光谱图像数据集以及农作物识别模型，获得高光谱图像数据集中每个像素对应的农作物种类；根据各个像素对应的农作物种类以及每个像素对应的土地面积，获得每种农作物的预估种植面积，并根据每种农作物的预估种植面积、预计单位产量以及预计单价，预测目标区域的农业总产值；根据目标区域的农业总产值以及目标区域的农户的贷款金额，获得贷款风险评估结果。所述装置用于执行上述方法。本发明实施例提供的基于农业遥感图像的贷款风险评估方法及装置，提高了农业贷款的贷后风险评估的准确性。

本发明授权一种基于农业遥感图像的贷款风险评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于农业遥感图像的贷款风险评估方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的高光谱图像数据集； 根据所述目标区域的高光谱图像数据集以及农作物识别模型，获得所述目标区域的高光谱图像数据集中每个像素对应的农作物种类；其中，所述农作物识别模型是基于高光谱图像样本数据集训练获得的； 根据各个像素对应的农作物种类以及每个像素对应的土地面积，获得每种农作物的预估种植面积，并根据每种农作物的预估种植面积、预计单位产量以及预计单价，预测所述目标区域的农业总产值； 根据所述目标区域的农业总产值以及所述目标区域的农户的贷款金额，获得贷款风险评估结果； 其中，基于高光谱图像样本数据集训练获得农作物识别模型的步骤包括： 从所述高光谱图像样本数据集中获取初始训练样本集并进行标注； 根据标注后的初始训练样本集以及原始模型，训练获得预训练模型； 根据剩余训练样本集和所述预训练模型对初始训练样本集进行补充，获得更新后的初始训练样本集；其中，所述剩余训练样本集是从所述高光谱图像样本数据集中去除初始训练样本集之后获得的； 根据标注后的更新后的初始训练样本集，重新训练获得中间模型； 若不满足训练结束条件，则将所述中间模型作为预训练模型重新对初始训练样本集进行补充，并重新训练中间模型；若满足训练结束条件，则将所述中间模型作为农作物识别模型； 其中，所述根据剩余训练样本集和所述预训练模型对初始训练样本集进行补充，获得更新后的初始训练样本集包括： 根据剩余训练样本集和所述预训练模型，获得所述剩余训练样本集中每个样本对应的伪标签；其中，所述每个样本对应的伪标签为每个样本对应的农作物种类； 根据所述剩余训练样本集中各个样本对应的伪标签从所述剩余训练样本集中，获取第一补充训练集；其中，所述第一补充训练集中的样本对应同一伪标签且所述第一补充训练集中的样本数量为所有伪标签对应的样本数量中最少的； 若所述第一补充训练集对应的样本数量大于等于补充样本阈值，则根据所述第一补充训练集，更新初始训练样本集； 若所述第一补充训练集对应的样本数量小于补充样本阈值，则基于样本补充规则从二次剩余训练样本集中，获取第二补充训练集以使得所述第一补充训练集对应的样本数量与所述第二补充训练集对应的样本数量之和大于等于补充样本阈值；其中，所述样本补充规则是预设的；所述二次剩余训练样本集是从所述剩余训练样本集中去除所述第一补充训练集获得的； 根据所述第一补充训练集和所述第二补充训练集，更新初始训练样本集。

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