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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京國遙新天地信息技術(shù)股份有限公司申請的專利基于多光譜信息的藻華自動識別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120451806B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510963627.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)基于多光譜信息的藻華自動識別方法及系統(tǒng)是由肖劍;張起萍;鄔幸君;呂言利;劉雄;翟晨晨;宋維明;李帥設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于多光譜信息的藻華自動識別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請涉及藻華自動識別技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種基于多光譜信息的藻華自動識別方法及系統(tǒng)，其首先對原始多光譜影像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理與鑲嵌融合，獲取高質(zhì)量反射率數(shù)據(jù)；隨后，通過計算水體?植被吸收指數(shù)并進(jìn)行智能提取，精確界定水體范圍，排除非水體干擾。通過波段比值指數(shù)對水體內(nèi)潛在藻華區(qū)域進(jìn)行自適應(yīng)初篩，縮小分類范圍，提高效率。最后，從這些潛在藻華區(qū)域中提取包括光譜反射率、波段比值指數(shù)、黃度指數(shù)和反射谷深度在內(nèi)的多維特征向量，并將其輸入預(yù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)分類器模型進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和模式識別，從而克服了傳統(tǒng)方法僅依賴單一或少數(shù)經(jīng)驗指數(shù)的局限性，能夠捕捉藻華更為復(fù)雜和細(xì)微的光譜特征，實現(xiàn)高精度的分類判別。

本發(fā)明授權(quán)基于多光譜信息的藻華自動識別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多光譜信息的藻華自動識別方法，其特征在于，包括：對獲取的原始多光譜影像序列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理和鑲嵌融合以得到多波段地面反射率鑲嵌圖；計算所述多波段地面反射率鑲嵌圖中各個像素位置的水體-植被吸收指數(shù)，并基于所述水體-植被吸收指數(shù)對所述多波段地面反射率鑲嵌圖進(jìn)行水體智能提取以得到二值化的水體范圍掩膜；基于所述二值化的水體范圍掩膜，從所述多波段地面反射率鑲嵌圖提取多波段地面反射率水體ROI圖；計算所述多波段地面反射率水體ROI圖中各個像素位置的波段比值指數(shù)，并基于所述波段比值指數(shù)對所述多波段地面反射率水體ROI圖進(jìn)行潛在藻華區(qū)域自適應(yīng)初篩以得到潛在藻華區(qū)域的粗略掩膜；基于所述潛在藻華區(qū)域的粗略掩膜，從所述多波段地面反射率鑲嵌圖提取多波段地面反射率潛在藻華區(qū)域ROI圖；基于所述多波段地面反射率潛在藻華區(qū)域ROI圖中各個像素位置的多維特征向量和預(yù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)分類器模型，計算二值化藻華分布圖；基于所述二值化藻華分布圖，從所述多波段地面反射率鑲嵌圖提取藻華ROI圖像。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京國遙新天地信息技術(shù)股份有限公司，其通訊地址為：100000 北京市朝陽區(qū)安翔北里11號11幢3層301；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。