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龙图腾网恭喜山东省国土空间数据和遥感技术研究院(山东省海域动态监视监测中心)申请的专利一种融合植被生长信息的黄河三角洲土壤盐分遥感监测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：CN119360231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411920483.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种融合植被生长信息的黄河三角洲土壤盐分遥感监测方法是由赵军;史辉;王燕;曹见飞;吴静;王慧敏;王蒙;冯永玉设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合植被生长信息的黄河三角洲土壤盐分遥感监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感监测技术领域，具体为一种融合植被生长信息的黄河三角洲土壤盐分遥感监测方法，包括以下步骤，获取黄河三角洲区域的遥感影像数据，对遥感影像数据执行辐射校正、几何校正和大气校正操作，提取校正后遥感影像数据中的红光波段和近红外波段信息计算植被指数，参照植被指数值，构建植被信息图像。本发明中，通过对遥感影像进行精确校正，以获得更清晰的植被指数信息，进而构建植被信息图像。有效提升了数据准确性。结合土壤盐分观测数据与植被信息图像进行回归分析，能够识别植被类型与土壤盐分之间的关系。通过分析植被的吸水作用，能够有效推断土壤盐分分布情况。

本发明授权一种融合植被生长信息的黄河三角洲土壤盐分遥感监测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合植被生长信息的黄河三角洲土壤盐分遥感监测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取黄河三角洲区域的遥感影像数据，对遥感影像数据执行辐射校正、几何校正和大气校正操作，提取校正后遥感影像数据中的红光波段和近红外波段信息计算植被指数，参照植被指数值，构建植被信息图像；收集黄河三角洲区域的土壤盐分观测数据，结合所述植被信息图像进行回归分析，判断植被类型在每种土壤盐分浓度区间中的分布情况，通过映射植被覆盖度与土壤盐分数据，生成植被与土壤盐分的关系图；基于所述植被与土壤盐分的关系图构建地理空间加权回归模型，并对土壤盐分值进行预测，加入植被指数值作为调节因子，进行地理空间加权回归模型中回归系数的调整，通过展示区域内预测的土壤盐分浓度分布，得到盐分空间预测图；对所述盐分空间预测图中的数据进行聚类分析，识别偏离土壤盐分阈值的盐分异常区域，分析土壤盐分异常区域的空间分布特点，通过地理信息系统进行可视化，生成土壤盐分遥感监测图；所述植被信息图像的获取步骤具体为：基于黄河三角洲区域的遥感影像数据，执行辐射校正、几何校正和大气校正操作，校正后提取影像中的红光波段和近红外波段数据并进行归一化处理，得到处理后的红光波段和近红外波段数据；基于所述处理后的红光波段和近红外波段数据，采用公式： ，计算归一化植被指数值NDVI，得到植被指数信息；其中，NIR是近红外波段的反射值，Red是红光波段的反射值；基于所述植被指数信息，对归一化植被指数值进行分级处理，将影像划分为多种植被类型或覆盖度等级，在地理信息系统中，通过颜色映射的方式进行可视化处理，生成植被信息图像；所述判断植被类型在每种土壤盐分浓度区间中的分布情况的获取步骤具体为：基于土壤盐分观测数据和所述植被信息图像，获取土壤盐分浓度与植被类型的关系，通过对多个盐分浓度区间内植被类型的分布情况进行比较，分析土壤盐分对植被类型分布的影响，获取植被类型与盐分浓度分析结果；基于所述植被类型与盐分浓度分析结果，根据预设的植被指数阈值，当区域内的植被指数大于预设的植被指数阈值时，则标记目标区域为高植被覆盖度，得到植被类型分布记录；所述植被与土壤盐分的关系图的获取步骤具体为：通过空间插值法，基于所述植被类型分布记录，采用公式： ，计算插值点的估计值，得到土壤盐分浓度或植被覆盖度预估结果；其中，是观测点i的值，是插值点与观测点i之间的距离，p是距离的幂次，n是观测点的总数；基于所述土壤盐分浓度或植被覆盖度预估结果中插值点的估计值，获取离散数据点的空间扩展，使用地理信息系统，将插值后的数据进行图层叠加和可视化处理，得到植被与土壤盐分的关系图；所述对土壤盐分值进行预测的获取步骤具体为：基于所述植被与土壤盐分的关系图中的数据，分析区域内植被覆盖度与土壤盐分浓度之间的关系确定自变量和因变量，提取植被指数值作为调节因子，构建地理空间加权回归模型；基于所述地理空间加权回归模型中的数据，采用公式： ，计算预测的土壤盐分值y，得到目标区域土壤盐分的初步预测结果；其中，是回归模型的截距，是回归系数，反映植被指数对土壤盐分预测的影响程度，x是植被指数值，是误差项；所述盐分空间预测图的获取步骤具体为：基于所述目标区域土壤盐分的初步预测结果，根据相邻区域的土壤盐分和植被状况数据，识别并分析影响土壤盐分的关键因素，通过调整回归系数优化土壤盐分的预测精度，得到优化后的预测结果；将所述优化后的预测结果中的土壤盐分数据导入地理信息系统，并进行空间分布的可视化操作，提取区域内的盐分浓度信息，生成盐分空间预测图；所述分析土壤盐分异常区域的空间分布特点的获取步骤具体为：基于所述盐分空间预测图中的数据并进行聚类分析，采用公式： ，计算聚类密度D，表示盐分值在空间中的集中程度，得到盐分值的聚类密度值；其中，是每个数据点j的盐分浓度值，是盐分浓度的平均值，m是盐分数据点的总数；将所述盐分值的聚类密度值与预设的土壤盐分阈值进行比较，识别偏离土壤盐分阈值的盐分异常区域，并结合区域的环境特征，包括地下水渗透、海水入侵、自然降水多种因素进行分析，生成土壤盐分异常区域分析结果。

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