恭喜北京林业大学陈立欣获国家专利权
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龙图腾网恭喜北京林业大学申请的专利基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析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:CN119360255B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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:202411947137.8,技术领域涉及:G06V20/17;该发明授权基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析方法是由陈立欣;宋亿凡;贾国栋;张志强;韩璐;林峰;李享;张世藩;王斌斌;周彬辉设计研发完成,并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析方法在说明书摘要公布了:本申请涉及图像数据处理技术领域,其具体地公开了一种基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析方法,其利用多光谱无人机采集样地防护林的多光谱图像,通过计算样地防护林的多光谱图像中各个局部区域的光谱反射率、植被指数和纹理指数来构建多光谱图像的多源特征矩阵,进而,通过对多光谱图像的多源特征进行深度学习和交互融合处理,以全面获取样地防护林植被状态的综合表征信息,并据此实现对样地防护林退化率的智能解码估计,根据所述样地防护林的退化率,构建风险退化区域,以对所述风险退化区域进行精准管控。通过这种方式,可以有效提高防护林退化程度监测的准确性和效率,从而为森林资源管理提供更为科学和精确的决策支持。
本发明授权基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析方法在权利要求书中公布了:1.一种基于无人机多光谱数据的防护林退化程度分析方法,其特征在于,包括:利用多光谱无人机采集样地防护林的多光谱图像;计算所述样地防护林的多光谱图像中各个区域的光谱反射率以得到样地防护林光谱反射率分布矩阵;计算所述样地防护林的多光谱图像中各个区域的植被指数以得到样地防护林植被指数分布矩阵;计算所述样地防护林的多光谱图像中各个区域的纹理指数以得到样地防护林纹理指数分布矩阵;基于所述样地防护林光谱反射率分布矩阵、所述样地防护林植被指数分布矩阵和所述样地防护林纹理指数分布矩阵,确定所述样地防护林的退化率;基于所述样地防护林光谱反射率分布矩阵、所述样地防护林植被指数分布矩阵和所述样地防护林纹理指数分布矩阵,确定所述样地防护林的退化率,包括:对所述样地防护林光谱反射率分布矩阵、所述样地防护林植被指数分布矩阵和所述样地防护林纹理指数分布矩阵分别进行区域间语义关联编码以得到样地防护林光谱反射率隐含关联特征向量、样地防护林植被指数隐含关联特征向量和样地防护林纹理指数隐含关联特征向量;对所述样地防护林光谱反射率隐含关联特征向量和所述样地防护林植被指数隐含关联特征向量进行基于外部知识的注意力交互以得到样地防护林光谱反射率-植被指数联合隐含关联特征向量;对所述样地防护林光谱反射率-植被指数联合隐含关联特征向量和所述样地防护林纹理指数隐含关联特征向量进行基于外部知识的注意力交互以得到样地防护林多源数据隐含关联特征向量;基于所述样地防护林多源数据隐含关联特征向量,确定所述样地防护林的退化率;对所述样地防护林光谱反射率隐含关联特征向量和所述样地防护林植被指数隐含关联特征向量进行基于外部知识的注意力交互以得到样地防护林光谱反射率-植被指数联合隐含关联特征向量,包括:基于外部知识,对所述样地防护林光谱反射率隐含关联特征向量和所述样地防护林植被指数隐含关联特征向量分别进行特征调制注意力优化以得到优化后的样地防护林光谱反射率隐含关联特征向量和优化后的样地防护林植被指数隐含关联特征向量;对所述优化后的样地防护林光谱反射率隐含关联特征向量和所述优化后的样地防护林植被指数隐含关联特征向量进行逐位置语义交互编码以得到所述样地防护林光谱反射率-植被指数联合隐含关联特征向量;基于外部知识,对所述样地防护林光谱反射率隐含关联特征向量和所述样地防护林植被指数隐含关联特征向量分别进行特征调制注意力优化以得到优化后的样地防护林光谱反射率隐含关联特征向量和优化后的样地防护林植被指数隐含关联特征向量,包括:将所述样地防护林光谱反射率隐含关联特征向量和所述样地防护林植被指数隐含关联特征向量输入细粒度特征交互网络以得到光谱反射率-植被指数细粒度交互特征矩阵;将所述光谱反射率-植被指数细粒度交互特征矩阵输入基于外部知识的注意力单元以得到外部知识优化光谱反射率-植被指数细粒度交互特征矩阵;基于所述外部知识优化光谱反射率-植被指数细粒度交互特征矩阵,对所述样地防护林光谱反射率隐含关联特征向量和所述样地防护林植被指数隐含关联特征向量分别进行特征调制优化以得到所述优化后的样地防护林光谱反射率隐含关联特征向量和所述优化后的样地防护林植被指数隐含关联特征向量。
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