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龍圖騰網恭喜深圳恒升應急科技有限公司申請的專利基于無人機遙感的森林蟲害智能監測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：CN119832436B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202510308765.X，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于無人機遙感的森林蟲害智能監測方法是由鄭書馨;呂洋;李玉峰;張翠娟;張海風;馬利平;徐新泉;邢紅麗;王濤設計研發完成，并于2025-03-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于無人機遙感的森林蟲害智能監測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及病蟲害監測技術領域，具體涉及一種基于無人機遙感的森林蟲害智能監測方法。獲取待測森林區域各測點在不同拍攝位置下的高光譜數據和多張森林圖像。利用高光譜數據的光譜曲線變化的差異及波長吸收度，確定蟲害特征值。考慮到蟲害區域范圍逐漸擴大，相鄰測點應具有相似特征，所以分析同一拍攝位置下測點之間蟲害特征值的突變，得到蟲害突變系數，表征無人機的抖動影響。分析森林圖像中邊緣線與虛影線的數量及位置特征，確定拍攝抖動特征值。結合蟲害突變系數和拍攝抖動特征值，量化各測點蟲害特征值的參考價值，并篩選受無人機抖動影響較小的拍攝位置，最終基于篩選出的拍攝位置下的蟲害特征值進行監測，提高準確度。

本發明授權基于無人機遙感的森林蟲害智能監測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于無人機遙感的森林蟲害智能監測方法，其特征在于，所述方法包括：在待測森林區域中，獲取各個測點處在每個拍攝位置下的高光譜數據以及多張森林圖像；在每個拍攝位置下，分析測點的高光譜數據之間的光譜曲線的差異情況，以及測點的光譜曲線中波長對應的吸收度，確定每個測點處的蟲害特征值；分析同一拍攝位置下不同測點處的蟲害特征值的差異情況，得到每個測點處的蟲害突變系數；在每個測點處的每張森林圖像中，獲取邊緣線以及每條邊緣線對應的虛影線；對于任意一個測點，基于該測點在不同拍攝位置下的所有森林圖像中邊緣線與虛影線的數量特征，以及邊緣線與虛影線之間的位置特征，確定該測點在每個拍攝位置下的拍攝抖動特征值；綜合每個測點在每個拍攝位置下的蟲害突變系數以及拍攝抖動特征值，得到每個測點在每個拍攝位置下的參考價值；基于各個測點在不同拍攝位置下的參考價值對拍攝位置進行篩選，并基于各個測點在篩選出來的拍攝位置下的蟲害特征值對待測森林區域的蟲害進行監測；所述在每個測點處的每張森林圖像中，獲取邊緣線以及每條邊緣線對應的虛影線，包括：在每個測點的每張森林圖像中，基于Sobel算子獲取森林圖像中的所有邊緣線；以每條邊緣線為模板，在邊緣線所屬森林圖像中進行模板匹配，從而得到每條邊緣線對應的虛影線，以及每條邊緣線與對應的每條虛影線之間的匹配點對；所述拍攝抖動特征值的獲取方法包括：在每個拍攝位置下，基于每個測點的每張森林圖像中邊緣線與虛影線的數量特征，確定每張森林圖像的模糊程度值；基于每個測點的每張森林圖像中邊緣線與虛影線之間的位置特征，確定每張森林圖像的抖動方向；在每個拍攝位置下，將每個測點的每張森林圖像的模糊程度值作為模長，將每個測點的每張森林圖像對應的抖動方向作為方向，從而得到每個測點的每張森林圖像對應的抖動向量，并將每個測點的所有森林圖像對應的抖動向量的和值作為和向量；將每個測點在每個拍攝位置下對應的和向量的模長，與每個測點在所有拍攝位置下對應的和向量的模長中的最大值的比值，作為每個測點在每個拍攝位置下的第一抖動因子；在每個拍攝位置下，對于任意一個測點，計算該測點的任意兩張森林圖像對應的抖動向量之間的夾角值；計算該測點在每張森林圖像中的抖動向量與所述和向量之間的余弦相似度，作為相似值，將相似值大于預設相似閾值的抖動向量的個數作為數量因子；根據該測點對應的最大夾角值與所述數量因子得到該測點在每個拍攝位置下的第二抖動因子，且所述第二抖動因子與最大第一夾角值呈正相關，所述第二抖動因子與數量因子呈負相關；將第一抖動因子與第二抖動因子的和值進行歸一化后的值，作為該測點在每個拍攝位置下的拍攝抖動特征值。

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