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龙图腾网恭喜厦门理工学院申请的专利基于Freeman分解的积雪识别方法、装置、设备和存储介质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：CN114973003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210721898.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于Freeman分解的积雪识别方法、装置、设备和存储介质是由李晖;黄林;康璇;聂芹设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Freeman分解的积雪识别方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于Freeman分解的积雪识别方法、装置、设备和存储介质，涉及积雪识别技术领域。其中，这种积雪识别方法包含步骤S1至步骤S5。S1、获取目标区域的Radarsat‑2全极化影像数据。S2、根据进行Radarsat‑2全极化影像数据，进行Freeman极化分解，获取Radarsat‑2全极化影像数据中各个像元的极化特征。S3、根据二面角散射特征和体散射特征，构建Radarsat‑2全极化影像数据的积雪指数。S4、根据积雪指数统计积雪样本直方图，并根据积雪样本直方图获取识别阈值。S5、根据识别阈值，判断积雪指数中各个象元的类型，以获取目标区域的积雪空间分布图。其中，类型包括积雪和非积雪。积雪识别方法能够快速且准确的识别处积雪区域。

本发明授权基于Freeman分解的积雪识别方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.基于Freeman分解的积雪识别方法，其特征在于，包含：获取目标区域的Radarsat-2全极化影像数据；根据所述Radarsat-2全极化影像数据，进行Freeman极化分解，获取所述Radarsat-2全极化影像数据中各个像元的极化特征；其中，极化特征包括二面角散射特征和体散射特征；根据所述二面角散射特征和所述体散射特征，构建Radarsat-2全极化影像数据的积雪指数；其中，；根据所述积雪指数统计积雪样本直方图，并根据所述积雪样本直方图获取识别阈值；根据所述识别阈值，判断所述积雪指数中各个象元的类型，以获取目标区域的积雪空间分布图；其中，所述类型包括积雪和非积雪；根据所述Radarsat-2全极化影像数据，进行Freeman极化分解，获取所述Radarsat-2全极化影像数据中各个像元的极化特征，具体包括：对所述Radarsat-2全极化影像数据进行预处理；其中，所述预处理包括多视处理、极化滤波，以及通过DEM数据进行地理编码；对预处理后的所述Radarsat-2全极化影像数据，进行极化矩阵处理，获取极化散射矩阵S，并将所述极化散射矩阵S转换为极化协方差矩阵C；根据所述极化协方差矩阵C，进行Freeman极化分解，以获取所述Radarsat-2全极化影像数据中各个像元的极化特征。

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