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龍圖騰網恭喜天芯(珠海)芯片科技有限公司;湖南星智遠科技有限公司申請的專利一種融合激光雷達和多光譜影像的作物監(jiān)測方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119380203B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411904844.9，技術領域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權一種融合激光雷達和多光譜影像的作物監(jiān)測方法是由楊林;李晶華;謝東亮設計研發(fā)完成，并于2024-12-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合激光雷達和多光譜影像的作物監(jiān)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種融合激光雷達和多光譜影像的作物監(jiān)測方法，通過對目標作物進行激光雷達點云數(shù)據(jù)和多光譜衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的提取并進行數(shù)據(jù)預處理，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一坐標系下進行數(shù)據(jù)融合，提取所述目標作物冠層的結構參數(shù)，估算所述目標作物冠層的生理參數(shù)，對所述結構參數(shù)和所述生理參數(shù)進行綜合分析，構建定量的作物長勢評估指標，并通過作物生長模型模擬所述目標作物的理想生長狀態(tài)，判斷所述目標作物長勢是否異常，并生成異常診斷結果，最后得到所述目標作物的長勢預警信息和管理決策建議。本發(fā)明對作物進行三維結構和光譜特征協(xié)同表征，構建定量綜合評價指標，對作物長勢進行動態(tài)評估，能顯著提升作物長勢監(jiān)測的精度、時效性和可量化水平。

本發(fā)明授權一種融合激光雷達和多光譜影像的作物監(jiān)測方法在權利要求書中公布了：1.一種融合激光雷達和多光譜影像的作物監(jiān)測方法，其特征在于，包括：對目標作物進行激光雷達點云數(shù)據(jù)和多光譜衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的提取，對所述激光雷達點云數(shù)據(jù)和所述多光譜衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理，分別得到所述目標作物的第一點云數(shù)據(jù)和第一影像數(shù)據(jù)；通過數(shù)據(jù)配準將對所述第一點云數(shù)據(jù)和所述第一影像數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一坐標系下，并進行數(shù)據(jù)融合得到所述目標作物的第一融合數(shù)據(jù)；基于所述第一融合數(shù)據(jù)，提取所述目標作物冠層的結構參數(shù)，用于刻畫所述目標作物的三維生長狀態(tài)，所述結構參數(shù)包括冠層高度、冠層覆蓋度和葉面積指數(shù)；基于所述第一融合數(shù)據(jù)，通過輻射傳輸模型反演的方法，估算所述目標作物冠層的生理參數(shù)，用于刻畫所述目標作物的生化狀況，所述生理參數(shù)包括葉綠素含量、葉片氮素含量；對所述結構參數(shù)和所述生理參數(shù)進行綜合分析，構建定量的作物長勢評估指標，并通過作物生長模型模擬所述目標作物的理想生長狀態(tài)，判斷所述目標作物長勢是否異常，并生成異常診斷結果；根據(jù)所述異常診斷結果，生成所述目標作物的長勢預警信息和管理決策建議；所述判斷所述目標作物長勢是否異常，包括：設第i個監(jiān)測時期的所述目標作物的所述作物長勢評估指標為，由主成分分析模型計算得到，表示所述目標作物的實際長勢狀態(tài)；同期所述目標作物的所述作物生長模型的模擬結果為，表示所述目標作物的理想長勢狀態(tài)，所述實際長勢狀態(tài)和所述理想長勢狀態(tài)之間的相對差異表示為：，其中，用于表示第i個監(jiān)測時期的所述目標作物的長勢異常程度，數(shù)值為正表示長勢低于理想狀態(tài)，為負表示長勢優(yōu)于理想狀態(tài)；所述構建定量的作物長勢評估指標，具體為：通過主成分分析模型，對標準化后的所述結構參數(shù)和所述生理參數(shù)進行降維和綜合，提取反映作物長勢的主成分變量，所述主成分分析模型通過正交變換將原始變量轉換為線性無關的新變量，即主成分變量；通過所述主成分分析模型計算主成分得分矩陣F，并將所述主成分得分矩陣F的前k列作為所述作物長勢評估指標；所述主成分分析模型提取所述主成分變量的過程包括：設有個作物參數(shù)指標，每個指標下有個觀測值，構成的原始數(shù)據(jù)矩陣；對所述原始數(shù)據(jù)矩陣進行中心化，即減去每一行的均值，得到中心化矩陣；計算所述中心化矩陣的協(xié)方差矩陣：；對所述協(xié)方差矩陣進行特征值分解：，其中，為第個特征值，為對應的特征向量；將特征值按從大到小排序：；取前個最大的特征值對應的特征向量，構成特征向量矩陣；將所述中心化矩陣投影到所述特征向量矩陣上，得到主成分得分矩陣：；所述主成分得分矩陣的每一行為一個觀測樣本的主成分得分，每一列為一個主成分，所述主成分得分反映了原始變量在新坐標系下的位置；計算每個所述主成分的方差貢獻率：；所述方差貢獻率表示第個所述主成分能夠解釋所述協(xié)方差矩陣的比例；取前個累積方差貢獻率大于80%的所述主成分作為所述主成分變量。

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