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龍圖騰網恭喜南京信息工程大學申請的專利一種基于表型融合的草莓冷害風險預警與脅迫檢測方法及裝置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：CN119206515B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02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：202411710169.6，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于表型融合的草莓冷害風險預警與脅迫檢測方法及裝置是由姜楠;楊再強設計研發完成，并于2024-11-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于表型融合的草莓冷害風險預警與脅迫檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開一種植物冷害檢測技術領域的基于表型融合的草莓冷害風險預警與脅迫檢測方法及裝置，方法包括基于內部電子處于基態的待測葉片的熒光參數表型圖像和高光譜表型圖像，提取表型空間分布特征；計算表型空間分布特征的葉片像元與待測葉片生理指標之間的相關性，獲得空間分布特征參數輸入XGBoost集成學習模型，預測待測葉片的光合生理潛力指數和相對負積溫，計算待測葉片的冷害損傷風險指數結果；根據冷害損傷風險指數和光合生理潛力指數判定草莓低溫冷害預警與脅迫程度。本發明將特定方向的空間變異特征信息與表型數據進行充分融合，實現了從葉尺度上快速、無損且定量地判定草莓植株的冷害風險預警等級與脅迫程度。

本發明授權一種基于表型融合的草莓冷害風險預警與脅迫檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于表型融合的草莓冷害風險預警與脅迫檢測方法，其特征在于，包括：將待測葉片置于暗適應條件下使待測葉片的內部電子處于基態；基于所述待測葉片的熒光參數表型圖像和高光譜表型圖像，提取表型空間分布特征，包括：基于葉綠素熒光成像測定方法，采集所述待測葉片的基礎熒光參數表型圖像和葉綠素熒光參數圖像進行計算，得到所述待測葉片的熒光參數表型圖像；所述熒光參數表型圖像包括光化學淬滅系數圖像、非光化學淬滅系數圖像、光合系統PSⅡ實際熒光量子效率圖像和非光化學淬滅熒光量子產額圖像；基于光譜指數成像測定方法，采集所述待測葉片藍、綠和近紅外三個波段的反射率圖像，構建所述待測葉片的高光譜表型圖像；所述高光譜表型圖像包括藍光近紅外歸一化差值高光譜表型圖像和綠光近紅外歸一化差值高光譜表型圖像；分別從所述待測葉片的光化學淬滅系數圖像、非光化學淬滅系數圖像、光合系統PSⅡ實際熒光量子效率圖像中提取平行于所述待測葉片主葉脈方向的一維線域；從所述待測葉片的綠光近紅外歸一化差值高光譜表型圖像中提取垂直于所述待測葉片主葉脈方向的一維線域；分別從所述待測葉片的非光化學淬滅熒光量子產額圖像和藍光近紅外歸一化差值高光譜表型圖像中提取所述待測葉片的二維面域；通過計算所述表型空間分布特征的葉片像元與所述待測葉片的生理指標之間的相關性，獲得空間分布特征參數；根據所述空間分布特征參數以及XGBoost集成學習模型，進行表型融合，預測所述待測葉片的光合生理潛力指數和相對負積溫；根據所述光合生理潛力指數和相對負積溫，計算得到所述待測葉片的冷害損傷風險指數結果；根據所述冷害損傷風險指數和所述光合生理潛力指數判定草莓低溫冷害預警與脅迫程度；其中，所述表型空間分布特征包括平行于所述待測葉片主葉脈方向的一維線域、垂直于所述待測葉片主葉脈方向的一維線域和所述待測葉片的二維面域。

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信息工程大學，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市江北新區寧六路219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”。