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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于表型融合的草莓冷害风险预警与胁迫检测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：CN119206515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411710169.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于表型融合的草莓冷害风险预警与胁迫检测方法及装置是由姜楠;杨再强设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于表型融合的草莓冷害风险预警与胁迫检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种植物冷害检测技术领域的基于表型融合的草莓冷害风险预警与胁迫检测方法及装置，方法包括基于内部电子处于基态的待测叶片的荧光参数表型图像和高光谱表型图像，提取表型空间分布特征；计算表型空间分布特征的叶片像元与待测叶片生理指标之间的相关性，获得空间分布特征参数输入XGBoost集成学习模型，预测待测叶片的光合生理潜力指数和相对负积温，计算待测叶片的冷害损伤风险指数结果；根据冷害损伤风险指数和光合生理潜力指数判定草莓低温冷害预警与胁迫程度。本发明将特定方向的空间变异特征信息与表型数据进行充分融合，实现了从叶尺度上快速、无损且定量地判定草莓植株的冷害风险预警等级与胁迫程度。

本发明授权一种基于表型融合的草莓冷害风险预警与胁迫检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于表型融合的草莓冷害风险预警与胁迫检测方法，其特征在于，包括：将待测叶片置于暗适应条件下使待测叶片的内部电子处于基态；基于所述待测叶片的荧光参数表型图像和高光谱表型图像，提取表型空间分布特征，包括：基于叶绿素荧光成像测定方法，采集所述待测叶片的基础荧光参数表型图像和叶绿素荧光参数图像进行计算，得到所述待测叶片的荧光参数表型图像；所述荧光参数表型图像包括光化学淬灭系数图像、非光化学淬灭系数图像、光合系统PSⅡ实际荧光量子效率图像和非光化学淬灭荧光量子产额图像；基于光谱指数成像测定方法，采集所述待测叶片蓝、绿和近红外三个波段的反射率图像，构建所述待测叶片的高光谱表型图像；所述高光谱表型图像包括蓝光近红外归一化差值高光谱表型图像和绿光近红外归一化差值高光谱表型图像；分别从所述待测叶片的光化学淬灭系数图像、非光化学淬灭系数图像、光合系统PSⅡ实际荧光量子效率图像中提取平行于所述待测叶片主叶脉方向的一维线域；从所述待测叶片的绿光近红外归一化差值高光谱表型图像中提取垂直于所述待测叶片主叶脉方向的一维线域；分别从所述待测叶片的非光化学淬灭荧光量子产额图像和蓝光近红外归一化差值高光谱表型图像中提取所述待测叶片的二维面域；通过计算所述表型空间分布特征的叶片像元与所述待测叶片的生理指标之间的相关性，获得空间分布特征参数；根据所述空间分布特征参数以及XGBoost集成学习模型，进行表型融合，预测所述待测叶片的光合生理潜力指数和相对负积温；根据所述光合生理潜力指数和相对负积温，计算得到所述待测叶片的冷害损伤风险指数结果；根据所述冷害损伤风险指数和所述光合生理潜力指数判定草莓低温冷害预警与胁迫程度；其中，所述表型空间分布特征包括平行于所述待测叶片主叶脉方向的一维线域、垂直于所述待测叶片主叶脉方向的一维线域和所述待测叶片的二维面域。

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