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龙图腾网恭喜湖南科技大学三亚研究院申请的专利耦合可见光指数与生长参数的成熟期水稻估产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：CN119886586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510370541.1，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权耦合可见光指数与生长参数的成熟期水稻估产方法是由廖孟光;王韫;褚楠;李少宁设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本耦合可见光指数与生长参数的成熟期水稻估产方法在说明书摘要公布了：本发明公开了耦合可见光指数与生长参数的成熟期水稻估产方法，属于智慧农业技术领域，包括采集试验区无人机遥感数据和地面作物数据并进行数据处理；基于单一特征变量对成熟期水稻生物量进行估算；融合可见光指数和生长参数建立成熟期水稻生物量估算模型；对试验区成熟期水稻生物量进行估算。本发明采用上述的耦合可见光指数与生长参数的成熟期水稻估产方法，融合无人机遥感技术获取的水稻冠层可见光指数与水稻生长参数，结合支持向量机回归方法可以有效地在水稻成熟期估算水稻生物量，为较大面积水稻生物量的估算提供一种快速、高效的方法，可为成熟期水稻生长监测、高效估产等工作提供方法参考。

本发明授权耦合可见光指数与生长参数的成熟期水稻估产方法在权利要求书中公布了：1.耦合可见光指数与生长参数的成熟期水稻估产方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集试验区无人机遥感数据和地面作物数据并进行数据处理，无人机遥感数据包括可见光数据和多光谱数据；地面作物数据包括水稻株高、水稻鲜重以及水稻干重；水稻株高为水稻在自然生长状态下从底部到冠层顶部的距离，水稻鲜重为水稻采样后即装袋称重重量，水稻干重为水稻烘干至恒重后重量；数据处理包括以下步骤： S11、使用Pix4DMapper软件和YusenseMap软件对无人机遥感数据进行拼接、校正，根据采样区域位置对无人机影像进行裁剪，取每个采样区域的平均反射率作为该采样点的光谱反射率，得到不同波段的光谱反射率数据； S12、植被指数构建；选取可见光指数作为构建水稻成熟期生物量模型的指标； S13、根据采样区域水稻干重和水稻种植密度，计算每平方米土地水稻生物量； S14、通过水稻鲜重和水稻干重差值与水稻鲜重的比值计算水稻植株含水量； S2、基于单一特征变量对成熟期水稻生物量进行估算，具体为： S21、使用Pearson相关性分析评估可见光指数、水稻株高、水稻植株含水量与水稻生物量之间的线性相关性； S22、将可见光指数、水稻株高、水稻植株含水量分别作为自变量，采用支持向量回归方法，构建水稻生物量估算模型，用训练集决定系数R 2 _train 和测试集决定系数R 2 _test 分别表示训练集的精度和测试集的精度； S23、根据训练集的精度和测试集的精度从可见光指数、水稻株高以及水稻植株含水量中筛选用于融合可见光指数和生长参数建立成熟期水稻生物量估算模型的特征变量； S3、融合可见光指数和生长参数建立成熟期水稻生物量估算模型，包括以下步骤： S31、根据S2中可见光指数的水稻生物量估算模型的测试集决定系数R 2 _test ，将可见光指数分类进行指标优选，以不同类别可见光指数作为输入因子构建成熟期水稻生物量估算模型； S32、融合水稻株高和水稻植株含水量构建成熟期水稻生物量估算模型并比较拟合效果； S4、对试验区成熟期水稻生物量进行估算，包括以下步骤： S41、获取成熟期水稻株高； S42、获取成熟期水稻含水量； S43、根据S41获取的成熟期水稻株高和S42获取的成熟期水稻含水量，结合S3构建的成熟期水稻生物量估算模型，对试验区成熟期水稻生物量进行估算，得到试验区成熟期水稻生物量分布情况。

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