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龍圖騰網(wǎng)恭喜天芯(珠海)芯片科技有限公司申請(qǐng)的專利一種林業(yè)災(zāi)害立體監(jiān)測(cè)預(yù)警方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)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：CN119131511B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18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：202411590036.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種林業(yè)災(zāi)害立體監(jiān)測(cè)預(yù)警方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)是由柯人元;張家偉;李晶華;謝東亮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種林業(yè)災(zāi)害立體監(jiān)測(cè)預(yù)警方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種林業(yè)災(zāi)害立體監(jiān)測(cè)預(yù)警方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，屬于林業(yè)災(zāi)害監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)現(xiàn)有林業(yè)災(zāi)害監(jiān)測(cè)效率低、精度不足、實(shí)用性差等問(wèn)題，本發(fā)明提出融合高分辨率遙感影像和人工智能技術(shù)的解決方案。該方法首先利用衛(wèi)星和無(wú)人機(jī)獲取目標(biāo)森林的多視角、多層次高分辨率影像;然后通過(guò)智能化預(yù)處理、多維特征提取、精細(xì)化相似性分析等步驟，自動(dòng)識(shí)別森林異常區(qū)域并判別其災(zāi)害類型;最后生成災(zāi)區(qū)分布圖，并提煉關(guān)鍵災(zāi)情信息，服務(wù)于災(zāi)害預(yù)警和林業(yè)管理決策。本發(fā)明顯著提高了林業(yè)災(zāi)害監(jiān)測(cè)的時(shí)效性、準(zhǔn)確性和實(shí)用性，為精準(zhǔn)、智能的林業(yè)災(zāi)害防控提供了新思路和新方法。

本發(fā)明授權(quán)一種林業(yè)災(zāi)害立體監(jiān)測(cè)預(yù)警方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種林業(yè)災(zāi)害立體監(jiān)測(cè)預(yù)警方法，其特征在于，包括：步驟S01采集目標(biāo)森林區(qū)域的高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)；步驟S02對(duì)所述遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到非逸散遙感影像數(shù)據(jù)，獲得非逸散遙感影像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的置信度概率；步驟S03將所述目標(biāo)森林區(qū)域所收集的遙感影像數(shù)據(jù)確定為第一非逸散遙感影像數(shù)據(jù)，根據(jù)所述置信度概率計(jì)算所述第一非逸散遙感影像數(shù)據(jù)之間對(duì)應(yīng)的特征因子，針對(duì)不同災(zāi)害類型提取異常關(guān)鍵特征指標(biāo)，利用提取出的各維度異常特征組成第一特征向量；將所述目標(biāo)森林區(qū)域的歷史遙感影像數(shù)據(jù)確定為第二非逸散遙感影像數(shù)據(jù)，將所述第二非逸散遙感影像數(shù)據(jù)提取出的各維度災(zāi)害關(guān)鍵特征組成第二特征向量；步驟S04基于所述第一特征向量和所述第二特征向量，設(shè)計(jì)相似性歸類函數(shù)：，其中，為核函數(shù)參數(shù)，用于控制相似度衰減速率，值越大，相似度隨距離增大衰減越快；為特征權(quán)重矩陣，用于平衡不同特征的重要性；為第一特征向量的第種異常關(guān)鍵特征的特征值；為第二特征向量的第種異常關(guān)鍵特征的特征值；表示特征向量的差值，表示轉(zhuǎn)置；通過(guò)歸類學(xué)習(xí)算法優(yōu)化相似性歸類函數(shù)，使其能夠準(zhǔn)確衡量目標(biāo)森林區(qū)域是否發(fā)生與目標(biāo)森林區(qū)域歷史上同一類型的災(zāi)害：，其中，為最優(yōu)核函數(shù)參數(shù)，為最優(yōu)特征權(quán)重矩陣；步驟S05在所述第一非逸散遙感影像數(shù)據(jù)上進(jìn)行災(zāi)害區(qū)域檢測(cè)，將窗口內(nèi)的待測(cè)區(qū)域表示為特征向量，利用所述相似性歸類函數(shù)判斷該區(qū)域是否屬于某類已知災(zāi)害，并計(jì)算其災(zāi)害程度值；步驟S06對(duì)識(shí)別出的災(zāi)害區(qū)域進(jìn)行邊界勾勒，生成映射矢量邊界和災(zāi)害區(qū)域分布圖，計(jì)算災(zāi)區(qū)的幾何形態(tài)參數(shù)；步驟S07將所述災(zāi)害區(qū)域分布圖、矢量邊界、幾何形態(tài)參數(shù)的監(jiān)測(cè)結(jié)果轉(zhuǎn)化為可用于業(yè)務(wù)分析和決策支持的信息產(chǎn)品和服務(wù)。

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