买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国市政工程西南设计研究总院有限公司申请的专利一种基于遥感影像与CGA规则的数字孪生植被环境建模方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119131295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411229453.1，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种基于遥感影像与CGA规则的数字孪生植被环境建模方法是由苏锋;史姣;周星宇;王异设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遥感影像与CGA规则的数字孪生植被环境建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于遥感影像与CGA规则的数字孪生植被环境建模方法，属于遥感监测技术领域。包括：S1：影像数据预处理阶段；S2：目标检测模型训练与调优阶段；S3：非密集植被单体目标检测识别阶段，使用训练好的深度神经网络模型对目标区域的正射全色影像进行单体树木目标检测识别，得到识别检测框体，并进行矢量数据转化得到地理矢量数据；S4：建模环境预处理阶段，对建模环境进行环境预处理得到基础建模场景；S5：模型创建与导出阶段，基于地理矢量数据和基础建模场景，创建单体植被模型得到植被环境模型场景。绕开了激光点云、倾斜摄影等硬件、软件、人力成本均较高的测绘手段对植被环境进行还原建模，具备可实施性强和综合成本较低的优点。

本发明授权一种基于遥感影像与CGA规则的数字孪生植被环境建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感影像与CGA规则的数字孪生植被环境建模方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：影像数据预处理阶段，获取卫星影像数据，包括正射全色影像数据、数字高程模型数据；对卫星影像数据进行数据预处理得到第一卫星影像数据；对第一卫星影像数据进行目标检测掩膜标定得到训练数据并导出； S2：目标检测模型训练与调优阶段，构建深度神经网络模型并使用训练数据进行训练得到训练好的深度神经网络模型； S3：非密集植被单体目标检测识别阶段，使用训练好的深度神经网络模型对目标区域的正射全色影像进行单体树木目标检测识别，得到识别检测框体，并进行矢量数据转化得到地理矢量数据； S4：建模环境预处理阶段，搭建建模环境，并对建模环境进行环境预处理得到基础建模场景； S5：模型创建与导出阶段，基于地理矢量数据和基础建模场景，创建单体植被模型得到植被环境模型场景； 所述的S5：模型创建与导出阶段，还包括以下步骤： S51：定义主规则、属性声明和参数交互面板；将三维点集作为主规则作用域，使用CGA规则对所有被选中的三维点进行遍历，然后初始化三维点的注规则并逐个执行随机实例插入、实例缩放、随机旋转，对植被围绕竖向轴进行随机角度旋转每个单体植被模型实例的任意方向上的缩放因子f通过以下公式计算； 式中，S Box 为识别检测框体的面积；S Mean 为当前单体植被模型的外围包络体水平方向上的横截面积；T MAX 为容许浮动范围上限；T MIN 为容许浮动范围下限；N r 为高斯白噪声，其符合均值为0、方差为1的分布特征； 在参数交互面板进行面板组声明，然后对缩放因子f计算公式中的参数进行属性声明； S52：选中计算单体植被模型生成位置的数据源创建单体植被模型并进行可视化数据修改； S53：将进行可视化数据修改后的单体植被模型导出为三维模型交换格式得到目标数据格式的植被环境模型场景。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国市政工程西南设计研究总院有限公司，其通讯地址为：610036 四川省成都市金牛区星辉中路11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。