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龍圖騰網獲悉南京大學申請的專利基于針孔相機的非成像高光譜觀測足跡定位與可視化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：CN119880820B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510014834.6，技術領域涉及：G01N21/25；該發明授權基于針孔相機的非成像高光譜觀測足跡定位與可視化方法是由吳霖升;張永光;章釗穎設計研發完成，并于2025-01-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于針孔相機的非成像高光譜觀測足跡定位與可視化方法在說明書摘要公布了：本發明提供了基于針孔相機的非成像高光譜觀測足跡定位與可視化方法，解決了傳統非成像光譜儀難以定位觀測足跡的問題；該方法包括：通過非成像高光譜觀測模塊和針孔相機模塊同步采集上行輻射的光譜數據和圖像數據，所述非成像高光譜觀測模塊將光譜數據和圖像數據發送至控制模塊；控制模塊通過其內設置的圖像處理模塊和光譜數據處理模塊對上行輻射的光譜數據和圖像數據進行空間配準，精確定位觀測足跡，并計算綠度指數和植被覆蓋度等物候參數，生成足跡定位數據，并將該足跡定位數據發送給可視化顯示模塊；本發明適用于森林冠層等復雜環境的生態監測和碳匯評估，具有高效、可靠、成本低的特點，為農林業和生態研究提供精確的數據支持。

本發明授權基于針孔相機的非成像高光譜觀測足跡定位與可視化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于針孔相機的非成像高光譜觀測足跡定位與可視化方法，其特征在于，包括：非成像高光譜觀測模塊、針孔相機模塊、控制模塊與多角度云臺模塊； 其中，多角度云臺模塊調整旋轉角度，實現多角度觀測； 針孔相機模塊實時拍攝觀測區域的圖像，記錄空間信息，并將所述圖像數據發送至非成像高光譜觀測模塊，所述圖像數據可用于計算物候參數綠度指數（GCC）和或植被覆蓋度（FVC）； 非成像高光譜觀測模塊采集目標區域的光譜數據，所述光譜數據可用于日光誘導葉綠素熒光（SIF）反演和植被反射率指數的計算； 所述非成像高光譜觀測模塊將光譜數據和圖像數據發送至控制模塊； 控制模塊控制非成像高光譜觀測模塊和針孔相機模塊同步采集上行輻射的光譜數據和圖像數據，并通過其內設置的圖像處理模塊和光譜數據處理模塊對上行輻射的光譜數據和圖像數據進行空間配準，將計算得到的日光誘導葉綠素熒光（SIF）、植被反射率指數，綠度指數（GCC）和或植被覆蓋度（FVC）標記在對應的空間位置上，生成足跡定位數據，并將該足跡定位數據發送給可視化顯示模塊； 所述可視化顯示模塊接收足跡定位數據，控制模塊控制可視化顯示模塊顯示所述足跡定位數據，并實時更新、存儲所述足跡定位數據； 所述空間配準過程如下： S1、對待配準的圖像和參考圖像進行深度信息提取，生成每張圖像所對應的深度矩陣，并衍射生出相應每個深度矩陣的灰度圖像； S2、對每張灰度圖像進行基于不同尺度下的特征點提取，并對每個深度矩陣進行基于固定滑塊的特征點提取，得到每張灰度圖像中的特征點； S3、對每張灰度圖像進行位置編碼，并將由位置編碼組成的數值矩陣附加給原灰度圖像，得到附加位置編碼的灰度圖像，并將所述特征點對應在所述附加位置編碼的灰度圖像中，得到每張附加位置編碼的灰度圖像中的特征點； S4、將每張附加位置編碼的灰度圖像中的特征點轉化為特征向量，并通過注意力機制，獲取待配準附加位置編碼的灰度圖像和參考附加位置編碼的灰度圖像之間相互匹配的第一特征點對； S5、獲取剩下未匹配的特征點的特征描述子，并根據深度信息計算特征描述子之間的最短歐氏距離，獲取原待配準灰度圖像和原參考灰度圖像之間相互匹配的第二特征點對； S6、基于所述第一特征點對和第二特征點對，計算相應的仿射變換矩陣，并依照所述仿射變換矩陣，進行仿射變換，完成待配準圖像和參考圖像的配準。

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南京大學，其通訊地址為：210046 江蘇省南京市棲霞區仙林大道163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”。