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龍圖騰網恭喜南方電網通用航空服務有限公司申請的專利基于多期點云與深度學習的單木動態監測方法及系統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：CN119942354B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202510431104.6，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于多期點云與深度學習的單木動態監測方法及系統是由翟瑞聰;張嘉偉;葉廣賢;陳逸嘉;鄧傳華;謝雅祺;何金華;陳淑蓮設計研發完成，并于2025-04-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多期點云與深度學習的單木動態監測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多期點云與深度學習的單木動態監測方法及系統，包括采集研究區域的多期多光譜影像與激光點云數據，并進行預處理；將預處理后的多期多光譜影像與激光點云數據進行配準融合，生成多期融合點云；基于所述多期融合點云，使用深度學習模型進行單木分割；基于所述單木分割結果，反演單木的冠幅和樹高，并根據冠幅和樹高的反演結果分析單木的生長參數。通過融合多時相點云與多光譜影像數據，結合深度學習模型，實現了單木的精準分割與動態生長監測，克服了現有技術中單木分割準確率低、多源數據融合不充分、無法捕捉林木生長變化的缺陷。采用冠幅和樹高的反演模型，有效提升了生長參數估計的精度，為森林資源管理提供了科學依據。

本發明授權基于多期點云與深度學習的單木動態監測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多期點云與深度學習的單木動態監測方法，其特征在于：包括，采集研究區域的多期多光譜影像與激光點云數據，并進行預處理；將預處理后的多期多光譜影像與激光點云數據進行配準融合，生成多期融合點云；所述配準融合步驟包括：將預處理后的多光譜影像轉換為多光譜影像點云，并對每個點云進行尺度標準化；對多光譜影像點云和激光點云分別提取特征線；所述特征線包括表征林木邊界線的邊緣特征線和表征結構關鍵點的角點特征線；基于所提取的特征線，通過計算特征線之間的空間對應關系進行配準融合，生成多期融合點云；所述多期融合點云為包含多時相三維空間信息和光譜特征的綜合點云數據集；基于所述多期融合點云，使用深度學習模型進行單木分割；所述單木分割步驟包括：基于多期融合點云，使用深度學習模型進行單木分割，輸出每棵單木的點云子集，其中，為點云中的單個點，表示單木編號，表示第i個點的分割標簽；所述使用深度學習模型進行單木分割包括，使用PointNet++模型對多期融合點云進行分割，其中每個點，為空間坐標，為光譜特征；基于所述單木分割結果，反演單木的冠幅和樹高，并根據冠幅和樹高的反演結果分析單木的生長參數；所述根據冠幅和樹高的反演結果分析單木的生長參數包括：基于多期單木分割結果進行時空匹配，其中，第t期單木集合為；其中，為第t期單木總數，每棵單木對應點云子集；計算單木中心點；時空匹配公式定義為：若，則，判定為匹配成功，否則0；其中，為第t+1期的單木編號，為距離閾值；若匹配成功，計算樹高生長率，以及冠幅生長率；其中，為樹高反演結果，為冠幅反演結果，為時間間隔。

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