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龍圖騰網(wǎng)恭喜山西省林業(yè)和草原科學(xué)研究院申請的專利一種退化草地植被恢復(fù)的生態(tài)監(jiān)控方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119624691B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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?zhí)?專利號為：202510153088.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q50/02；該發(fā)明授權(quán)一種退化草地植被恢復(fù)的生態(tài)監(jiān)控方法及系統(tǒng)是由趙娟;韓小林;梁劍敏;王勃;馮麗娟設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種退化草地植被恢復(fù)的生態(tài)監(jiān)控方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種退化草地植被恢復(fù)的生態(tài)監(jiān)控方法及系統(tǒng)，涉及生態(tài)監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，包括采集退化草地環(huán)境數(shù)據(jù)，提取環(huán)境特征并計(jì)算環(huán)境特征貢獻(xiàn)度；根據(jù)環(huán)境特征貢獻(xiàn)度建立植物種類列表，并從植物種類列表中優(yōu)化選擇植物種類和種植比例形成植物種植方案；基于植物種植方案規(guī)劃種植路徑進(jìn)行精準(zhǔn)種植；將植物種植方案和種植路徑進(jìn)行展示并存儲至數(shù)據(jù)庫中。本發(fā)明大幅提升了植物種植與環(huán)境之間的關(guān)聯(lián)性和適應(yīng)性，提高了植物存活率，同步通過匹配退化草地種植區(qū)域適應(yīng)植物，規(guī)劃植物種植路徑，提高了植物種植效率。

本發(fā)明授權(quán)一種退化草地植被恢復(fù)的生態(tài)監(jiān)控方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種退化草地植被恢復(fù)的生態(tài)監(jiān)控方法，其特征在于：包括，采集退化草地環(huán)境數(shù)據(jù)，提取環(huán)境特征并計(jì)算環(huán)境特征貢獻(xiàn)度；根據(jù)環(huán)境特征貢獻(xiàn)度建立植物種類列表，并從植物種類列表中優(yōu)化選擇植物種類和種植比例形成植物種植方案；基于植物種植方案規(guī)劃種植路徑進(jìn)行精準(zhǔn)種植；將植物種植方案和種植路徑進(jìn)行展示并存儲至數(shù)據(jù)庫中；所述從植物種類列表中優(yōu)化選擇植物種類和種植比例形成植物種植方案指得到植物種類列表后，根據(jù)植物種類列表按照不同植物種類和種植比例生成初始種群，根據(jù)每個初始種群中種植比例采用香農(nóng)多樣性指數(shù)計(jì)算其植物多樣性： 其中M為初始種群的植物多樣性，m為初始種群中植物種類數(shù)量，pi為第i種植物的種植比例；根據(jù)植物種植比例計(jì)算每個初始種群的植物生態(tài)適宜性： 其中S為初始種群的植物生態(tài)適宜性，si為第i種植物的適宜度；基于初始種群的植物多樣性和植物生態(tài)適宜性構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)F：F＝ω1*M+ω2*S；計(jì)算每個初始種群的適應(yīng)度，并采用輪盤賭選擇法選擇適應(yīng)度最高的個體進(jìn)行交叉和變異操作，并生成新一代種群，迭代生成新種群，并計(jì)算每個新種群的適應(yīng)度，當(dāng)適應(yīng)度提升低于預(yù)設(shè)閾值時停止迭代，將新種群中適應(yīng)度最高的個體作為最優(yōu)種群，提取最優(yōu)種群中的植物種類和種植比例作為植物種植方案；所述基于植物種植方案規(guī)劃種植路徑進(jìn)行精準(zhǔn)種植指使用無人機(jī)搭載LiDAR傳感器和多光譜相機(jī)對退化草地區(qū)域進(jìn)行掃描生成退化草地?cái)?shù)字高程模型，并通過歸一化差值植被指數(shù)計(jì)算濕度形成濕度分布圖，通過多光譜圖像提取光照強(qiáng)度形成光照分布圖，將退化草地?cái)?shù)字高程模型、濕度分布圖以及光照分布圖分別轉(zhuǎn)換為柵格圖格式并疊加形成多維環(huán)境特征圖；對多維環(huán)境特征圖中每個柵格包含的高程、濕度以及光照進(jìn)行主成分分析提取主成分特征向量，將主成分特征向量輸入隨機(jī)森林模型獲取主成分特征貢獻(xiàn)度并形成主成分特征貢獻(xiàn)度矩陣，基于主成分特征貢獻(xiàn)度矩陣優(yōu)化SVM模型，并將每個柵格的主成分特征向量輸入優(yōu)化SVM模型確定每個柵格的植物適宜度；根據(jù)植物種植方案中的植物種植比例和柵格數(shù)量計(jì)算每種植物種植柵格總數(shù)，定義優(yōu)化目標(biāo)為最大化綜合適宜度S’： 其中K為植物種植方案中植物種類總數(shù)，n為柵格數(shù)量，sj，k為第j個柵格種植第k種植物的適宜度，pk為第k種植物的種植比例；迭代調(diào)整柵格植物種植種類，并計(jì)算每次調(diào)整后的綜合適宜度S’直至綜合適宜度S’達(dá)到最大后停止，輸出使綜合適宜度S’的柵格植物種植種類并標(biāo)記；提取每種植物種植柵格形成植物柵格圖，將植物柵格圖中每個柵格作為節(jié)點(diǎn)，使用最短路徑優(yōu)化算法規(guī)劃每種植物的種植路徑。

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