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龙图腾网恭喜浙江省测绘科学技术研究院申请的专利基于空天地协同的目标树种遥感识别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：CN119559520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510135378.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于空天地协同的目标树种遥感识别方法是由冯存均;邓小渊;詹远增;周伟;黄晨;朱晶晶;于辉;施临锦;王兴坤;赵建雪;马彦;徐建;李硕果;李晓天;金姗姗;施利涛;钮潇雨设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空天地协同的目标树种遥感识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于空天地协同的目标树种遥感识别方法，通过对超像素分割后的分割图斑执行邻近超像素合并，以基于合并后的图斑分布和所述实地分布数据，对目标树种的当前识别模型执行基于特征因子的模型优化，以基于更新后的新识别模型执行目标树种识别并获得正确识别图斑；对正确识别图斑执行边缘匹配检测，并基于边缘匹配检测结果调整当前合并尺度以获得最优识别模型，进而基于最优识别模型获取目标树种的识别结果；本申请方法于保证目标树种的识别精度的同时，有效地提高了图斑边界的准确性，使得分割图斑的边界与目标树种的实际边界的匹配度得到了有效的提升。

本发明授权基于空天地协同的目标树种遥感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种目标树种遥感识别模型的获取方法，其特征在于，包括：构建工作区内目标树种的样本数据集；所述样本数据集中包括由多维影像数据和对应的目标树种的实地分布数据所构成的样本数据对；对各所述多维影像数据执行超像素分割，以获取对应的初始分割图斑；对各所述初始分割图斑执行基于当前合并尺度的邻近超像素合并，以获得所述多维影像数据对应于该当前合并尺度下的合并图斑分布；基于各所述多维影像数据对应的合并图斑分布和所述实地分布数据，结合目标树种的特征因子库，对目标树种的当前识别模型执行基于特征因子的模型优化，以更新所述识别模型，包括：获取所述当前识别模型中包含的当前目标特征因子；基于所述当前目标特征因子，将所述特征因子库中与所述当前目标特征因子不相同的特征因子，作为当前备选特征因子；根据所述当前备选特征因子的计算方式，对所述多维影像数据的各当前分割图斑执行相应计算，以获得相应的特征分布图；基于各所述多维影像数据对应的特征分布图，和相应的所述实地分布数据，利用特征筛选方法于各所述当前备选特征因子中，提取出与目标树种识别相关联的特征因子，作为新目标特征因子；基于所述新目标特征因子，对所述当前目标特征因子进行更新；基于更新后的新识别模型，对各所述多维影像数据执行目标树种识别，以获得当前的正确识别图斑；对当前的正确识别图斑执行边缘匹配检测，并基于边缘匹配检测结果调整合并尺度，以获得最优识别模型和与相应的最优合并尺度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江省测绘科学技术研究院，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区五常街道地信路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。