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龍圖騰網(wǎng)恭喜河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué);河南農(nóng)業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于特征提取和篩選的花生生物量反演方法獲國(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：CN119295972B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09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：202411310618.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/17；該發(fā)明授權(quán)一種基于特征提取和篩選的花生生物量反演方法是由劉濤;張慧;張寰;楊奉源;劉望設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于特征提取和篩選的花生生物量反演方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于特征提取和篩選的花生生物量反演方法，包括以下步驟：S1：采用無(wú)人機(jī)搭載高光譜相機(jī)采集樣品花生的高光譜影像數(shù)據(jù)；S2：獲取樣品花生的實(shí)測(cè)生物量；S3：對(duì)采集的樣品花生的高光譜影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到初始光譜反射率數(shù)據(jù)；S4：對(duì)初始光譜反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和篩選；S5：利用篩選后的光譜特征，通過(guò)粒子群優(yōu)化后的隨機(jī)森林模型、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)構(gòu)建花生生物量反演模型，采用樣品花生的實(shí)測(cè)生物量作為數(shù)據(jù)集對(duì)花生生物量反演模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了對(duì)花生高光譜影像的有效特征的篩選和特征組合，進(jìn)而提高了花生生物量反演模型的準(zhǔn)確性和精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于特征提取和篩選的花生生物量反演方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于特征提取和篩選的花生生物量反演方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：采用無(wú)人機(jī)搭載高光譜相機(jī)采集樣品花生的高光譜影像數(shù)據(jù)；S2：獲取樣品花生的實(shí)測(cè)生物量；S3：對(duì)采集的樣品花生的高光譜影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到初始光譜反射率數(shù)據(jù)；S4：對(duì)初始光譜反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和篩選；S4.1：對(duì)初始光譜反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行小波變換，提取初始光譜反射率數(shù)據(jù)中的多尺度特征,得到多尺度光譜反射率數(shù)據(jù)；S4.2：對(duì)多尺度光譜反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)變換；S4.3：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，選取花生植被指數(shù)，根據(jù)多尺度光譜反射率數(shù)據(jù)計(jì)算花生植被指數(shù)數(shù)據(jù)；S4.4：結(jié)合樣品花生的實(shí)測(cè)生物量，對(duì)初始光譜反射率數(shù)據(jù)、數(shù)學(xué)變換后的多尺度光譜反射率數(shù)據(jù)以及花生植被指數(shù)數(shù)據(jù)采用變量投影重要性進(jìn)行特征篩選，得到篩選后的光譜特征；S5：利用篩選后的光譜特征，通過(guò)粒子群優(yōu)化后的隨機(jī)森林模型、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)構(gòu)建花生生物量反演模型，采用樣品花生的實(shí)測(cè)生物量作為數(shù)據(jù)集對(duì)花生生物量反演模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。

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