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龍圖騰網獲悉四川省林業科學研究院(四川省林產工業研究設計所)申請的專利一種基于森林資源數據的礦山生態環境治理評估方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120431470B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510927707.5，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于森林資源數據的礦山生態環境治理評估方法是由高潔;鄭紹偉;崔琮鎰;黎燕瓊;王悅;鄧小兵;黃波;賈淦松設計研發完成，并于2025-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于森林資源數據的礦山生態環境治理評估方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于森林資源數據的礦山生態環境治理評估方法，包括以下步驟：確定目標評估區域，獲取目標評估區域內采礦期間的N個遙感圖像，得到采礦期間內的最大采礦范圍；篩選生態修復后裸露的最小采礦范圍；計算從遙感圖像表征出的生態修復質量系數；在礦山生態修復的區域內均勻取若干子區域，計算植物生物量表征出的生態修復質量系數；利用遙感圖像表征出的生態修復質量系數和植物生物量表征出的生態修復質量系數綜合評估礦山生態環境治理質量。實現了對礦山生態環境治理質量的高精度評估，有效提升了礦山生態治理效果的科學量化水平，為生態修復工程提供科學決策支持。

本發明授權一種基于森林資源數據的礦山生態環境治理評估方法在權利要求書中公布了：1.一種基于森林資源數據的礦山生態環境治理評估方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：確定目標評估區域，獲取目標評估區域內采礦期間的N個遙感圖像，利用遙感圖像內的像素數據確定每個遙感圖像反映的采礦范圍，并得到采礦期間內的最大采礦范圍； S2：獲取目標評估區域內采礦后進行生態修復的V個遙感圖像，利用遙感圖像內的像素數據確定每個遙感圖像對應的剩余采礦范圍，得到生態修復后裸露的最小采礦范圍； S3：根據最大采礦范圍與最小采礦范圍之間像素值與像素數量的差異，計算從遙感圖像表征出的生態修復質量系數； S4：在礦山生態修復的區域內均勻取若干子區域，采集子區域內人工種植的植物生長數據和自然生長的植物生長數據，分別計算人工種植的植物和自然生長的植物對礦山生態修復區域的單位面積生物貢獻量，進而計算植物生物量表征出的生態修復質量系數； S5：利用遙感圖像表征出的生態修復質量系數和植物生物量表征出的生態修復質量系數綜合評估礦山生態環境治理質量； 所述步驟S3包括： S31：根據最小采礦范圍與最大采礦范圍內像素數量的差值，基于遙感圖像的像素比例尺計算關于面積的生態修復效率系數f 1； ； 其中，為最大采礦范圍內的像素數量，為最小采礦范圍內的像素數量，為像素比例尺，表示單個像素對應的地表面積，T為生態修復周期； S32：根據最小采礦范圍與最大采礦范圍之間的區域內的像素灰度值計算關于植被茂密程度的生態修復效率系數f 2； ； 其中，b為最小采礦范圍與最大采礦范圍之間的區域內的像素編號，為像素b的灰度值，為最小采礦范圍與最大采礦范圍之間的區域內的像素灰度值的平均值，為像素灰度值的參考值，為起始時刻的遙感圖像中像素的最小灰度值，為起始時刻的遙感圖像中像素的最大灰度值； S33：利用生態修復效率系數f 1和生態修復效率系數f 2計算遙感圖像表征出的生態修復質量系數F； ； 其中，分別為關于面積的恢復效率、關于茂密程度的恢復效率對生態修復質量的影響權重； 所述步驟S4包括： S41：在礦山生態修復的區域內均勻取若干子區域，采集子區域內人工種植的樹木生長的尺寸，計算人工種植的樹木生物量； ； 其中，V 1為人工種植的樹木的樹干體積，為人工種植的樹木密度，r 1為人工種植的樹木地上生物量與地下生物量的比值，R為人工種植的樹木編號； S42：計算子區域內人工種植的樹木生物總量，C為子區域內人工種植的樹木數量，R為子區域內人工種植的樹木編號，x為子區域的編號； S43：計算礦山生態修復的區域內人工種植的樹木平均生物量，作為人工種植的樹木對礦山生態修復的單位面積生物貢獻量；X為子區域的數量，s為子區域的面積； S44：同理，采集子區域內自然生長的樹木生長的尺寸，計算礦山生態修復的區域內自然生長的樹木平均生物量，作為自然生長的樹木對礦山生態修復的單位面積生物貢獻量； S45：利用平均生物量和平均生物量計算植物生物量表征出的生態修復質量系數Z； ； 其中，分別為人工種植生物量、自然生長生物量對態修復質量的影響權重。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人四川省林業科學研究院(四川省林產工業研究設計所)，其通訊地址為：610084 四川省成都市金牛區星輝西路18號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。