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龙图腾网恭喜湖北地信科技集团股份有限公司申请的专利基于改进多维向量相似度模型植物识别方法、装置及设备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：CN114581788B 。

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：202210124549.6，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于改进多维向量相似度模型植物识别方法、装置及设备是由皇永波;蔡为;钟静;王波;王均浩;郭明强;曹威;黄颖;林畅;赵保睿;柯剑;但唐明设计研发完成，并于2022-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进多维向量相似度模型植物识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进多维向量相似度模型植物识别方法、装置及设备，包括：选择植物种植研究区和样本点；下载Sentinel‑2影像进行大气校正和拼接裁剪处理，处理完成后批量计算NDVI；用拟合分析算法对时序的NDVI进行重构，消除云雾影响，并提取植被长势曲线。用样本点和长势曲线，提取植物的长势特征时间，用长势特征时间提取相应时相的NDVI和红边波段，使用波段合成重构成新的多波段影像数据，根据样本点提取波段合成影像的多维向量，计算样本点平均向量和向量相似度阈值，再使用合成影像的像元向量构建改进的添加异常值权重的多维向量相似度模型，逐像元提取植物的种植范围。本发明有益效果是：有效降低了植物提取算法复杂度，保证了植物提取的精度。

本发明授权基于改进多维向量相似度模型植物识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于改进多维向量相似度模型植物识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取一年连续12个月的Sentinel-2号卫星传感器的地表反射率一级产品影像，并进行大气校正，得到校正后的遥感影像；S2、根据研究区实际位置或行政区范围，利用矢量完成对校正后的遥感影像的拼接和裁剪，得到待处理遥感影像；S3、计算待处理遥感影像的归一化植物指数NDVI，并根据时间顺序组成时序NDVI；S4、使用目视解释的方法，对待处理遥感影像中的目标植物进行样本采集，得到样本点；S5、对时序NDVI进行长势分析，并根据样本点获得目标植物长势周期内长势曲线的所有波峰和波谷的日期Ti；S6、根据日期Ti提取对应时相待处理遥感影像的红边波段，并将该红边波段与Ti时相的时序NDVI进行波段合成处理，得到波段合成影像；根据样本点提取波段合成影像的像元向量，使用聚类方法对样本点进行提纯，去除错误样本点，并将样本点分为训练样本和验证样本；S7、计算训练样本所有样本点的平均向量与训练样本的单个样本点向量的相似度，并将所有相似度求取平均值，得到平均相似度；以平均相似度作为多维向量相似度模型的相似度阈值；计算样本点的样本向量与所有样本点的平均向量之间的相似度，获取最小相似度；S8、使用波段合成影像的像元向量和所有样本点平均向量逐像元计算相似度，并与样本点的最小相似度和相似度阈值进行比较分析，将大于相似度阈值的识别为目标植物，小于最小相似度的判为其他植物或地物，在最小相似度和阈值之间的视为异常相似度，并计算异常值权重；S9、对处于异常相似度的像元向量，使用相似度阈值、多维向量相似度，和异常值权重，构建加权重因子的多维向量相似度模型识别异常值范围内的植物种类，并对分类识别后的植物进行精度验证；步骤S7中所述多维向量相似度模型的相似度ri计算公式如下： 上式2中，ri为第i个样本向量与平均向量的相似度，xi为变量x在第i点的向量，为变量x的平均向量，yi为变量y在第i点的向量，为变量y的平均向量；使用训练样本集N提取波段合成影像上的像元向量α1，并计算训练样本ni的平均向量使用公式2计算相似度ri，并计算ri的平均值作为多维向量相似度模型的相似度阈值；步骤S8具体为：遍历波段合成影像的像元向量βi与植物训练样本的平均向量使用公式2计算相似度ri，筛选出相似度的最小值rmin，判断ri与和rmin的大小关系，将大于的识别为目标植物，将小于rmin的识别为其他类型植物和地物，如果ri在之间则使用改进的带有异常值权重的相似度模型识别植物种类，其中异常值权重的计算公式如下： 步骤S9中对处于之间的rj，使用相似度阈值、多维向量相似度，异常值权重，构建加异常值权重的多维向量相似度模型，模型公式如下： 根据公式4中的计算结果将r大于的识别为目标植物，小于的为其他植物或地物；在整个植物识别完成后在ENVI软件中使用验证样本集计算kappa系数和植物分类精度对目标植物的提取成果进行精度验证。

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