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龍圖騰網(wǎng)恭喜貴州大學(xué)申請(qǐng)的專利基于多光譜遙感融合技術(shù)的生態(tài)環(huán)境檢測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119418226B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510027158.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/13；該發(fā)明授權(quán)基于多光譜遙感融合技術(shù)的生態(tài)環(huán)境檢測(cè)方法及系統(tǒng)是由廖晶晶;白曉永;張思蕊;冉晨;李俊翰;熊練;杜朝超;袁曉冬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于多光譜遙感融合技術(shù)的生態(tài)環(huán)境檢測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于多光譜遙感融合技術(shù)的生態(tài)環(huán)境檢測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集目標(biāo)區(qū)域的多光譜遙感圖像；確定每個(gè)波段的遙感圖像中各像素級(jí)的前景信息率；計(jì)算每個(gè)波段的遙感圖像的失真系數(shù)；獲取每個(gè)波段的遙感圖像中各像素級(jí)的相對(duì)損失系數(shù)；將每個(gè)波段的遙感圖像劃分為各超像素塊，確定每個(gè)波段的遙感圖像中各超像素塊的波段獨(dú)立性；篩選各超像素塊內(nèi)的候選像素點(diǎn)，確定大氣光值，結(jié)合暗通道先驗(yàn)法對(duì)每個(gè)波段的遙感圖像進(jìn)行去霧；基于去霧后所有波段的遙感圖像進(jìn)行生態(tài)環(huán)境檢測(cè)。從而提高了生態(tài)環(huán)境檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)基于多光譜遙感融合技術(shù)的生態(tài)環(huán)境檢測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于多光譜遙感融合技術(shù)的生態(tài)環(huán)境檢測(cè)方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：采集目標(biāo)區(qū)域的多光譜遙感圖像；獲取每個(gè)波段的遙感圖像中所有像素點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)直方圖；分析統(tǒng)計(jì)直方圖中每個(gè)像素級(jí)的所有像素點(diǎn)在圖像中分布的非對(duì)稱性，以及每個(gè)像素級(jí)中各像素點(diǎn)與背景像素點(diǎn)之間的距離關(guān)系，確定每個(gè)波段的遙感圖像中各像素級(jí)的前景信息率；分析每個(gè)波段的遙感圖像中前景像素點(diǎn)與背景像素點(diǎn)的數(shù)量差異，以及亮度差異，確定每個(gè)波段的遙感圖像的失真系數(shù)；基于所述前景信息率對(duì)每個(gè)波段的遙感圖像中所有像素級(jí)進(jìn)行排序，分析每個(gè)波段的遙感圖像中各像素級(jí)與其排序后相鄰像素級(jí)的像素點(diǎn)分布概率的差異，以及與其相鄰像素級(jí)的像素點(diǎn)混亂程度的差異，確定每個(gè)波段的遙感圖像中各像素級(jí)的相對(duì)損失系數(shù)；將每個(gè)波段的遙感圖像劃分為各超像素塊，結(jié)合各超像素塊內(nèi)各像素級(jí)的相對(duì)損失系數(shù)與前景信息率，以及各像素級(jí)的像素點(diǎn)數(shù)量，確定每個(gè)波段的遙感圖像中各超像素塊的波段獨(dú)立性；結(jié)合所述波段獨(dú)立性與所述相對(duì)損失系數(shù)，篩選各超像素塊內(nèi)的候選像素點(diǎn)，基于每個(gè)波段的遙感圖像內(nèi)所有超像素塊的候選像素點(diǎn)的亮度，確定大氣光值，結(jié)合暗通道先驗(yàn)法對(duì)每個(gè)波段的遙感圖像進(jìn)行去霧；對(duì)去霧后所有波段的遙感圖像進(jìn)行圖像融合，利用深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)融合后圖像中的植被區(qū)域進(jìn)行識(shí)別，得到目標(biāo)區(qū)域的植被覆蓋率，以進(jìn)行生態(tài)環(huán)境檢測(cè)。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人貴州大學(xué)，其通訊地址為：550025 貴州省貴陽(yáng)市花溪區(qū)貴州大學(xué)；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)”。