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龙图腾网获悉中国农业科学院草原研究所申请的专利一种草地生物量的遥感监测方法及系统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：CN119964037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510063789.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种草地生物量的遥感监测方法及系统是由李飞;李华强;白海花;郭晓萌设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种草地生物量的遥感监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种草地生物量的遥感监测方法及系统，包括如下步骤：利用多模态遥感数据融合技术，构建表征草地生态系统状态的高维特征矩阵；基于高维特征矩阵和动态时空特征分析框架，生成草地生物量的时空关联参数；结合深度神经网络和多任务优化算法，训练非线性生物量预测模型；将预测模型结果与高分辨率影像进行联合分析，应用区域分割技术针对异质性草地区域进行分层处理；对分区估算结果和多模态数据进行不确定性传播分析，输出优化后的草地生物量估算结果；通过无人机与卫星遥感的协同监测机制，将分区估算结果与跨时空尺度数据相结合，动态更新时空关联参数；根据优化后的监测数据，生成草地生物量空间分布图和动态变化趋势分析结果。

本发明授权一种草地生物量的遥感监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种草地生物量的遥感监测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、利用多模态遥感数据融合技术，集成无人机影像、卫星影像及时序遥感数据，生成跨分辨率、多时相的联合特征空间，并提取草地光谱特征、纹理特征和几何结构特征，构建表征草地生态系统状态的高维特征矩阵； S2、基于高维特征矩阵和动态时空特征分析框架，采用时序变化分解和空间异质性聚类方法，生成草地生物量的时空关联参数，构建草地动态变化特征描述集； S3、利用动态变化特征描述集，结合深度神经网络和多任务优化算法，训练非线性生物量预测模型，实现针对多源数据特性和草地异质性分布的高精度草地生物量估算； S4、将预测模型结果与影像进行联合分析，应用区域分割技术针对异质性草地区域进行分层处理，生成精细化的草地生物量分区估算结果，以捕捉草地复杂局部变化； 所述S4具体包括： S41、将通过预测模型生成的草地生物量分布结果与遥感影像进行空间重叠分析，校准预测结果与影像的空间分布一致性； S42、基于校准后的数据，利用区域分割技术对异质性草地区域进行分割处理，采用分水岭算法，根据影像的光谱差异和地形变化特征生成初始分割区域； S43、对初始分割区域进行优化，结合边缘检测方法和形态学操作剔除过分割和欠分割的区域，优化后的分割区域以矢量形式表示为： Ri＝{x|x∈Ω,gxτi}； 其中，Ri为第i个分割区域，x为像素点，Ω为全局研究区域，gx为区域内的像素特征函数，τi为分割阈值； S44、结合分割区域，分析每一区域内的生物量分布特性，计算区域内生物量的均值和标准差，生成分区估算参数： 其中，μi为第i个分割区域的生物量均值，σi为标准差，yx为像素点x的预测生物量值，|Ri|为区域内像素数量； S45、将分区估算参数与预测模型结果联合生成精细化的草地生物量分区估算图，记录各区域的生物量分布及统计信息，用于捕捉草地复杂局部变化特性； S5、对分区估算结果和多模态数据进行不确定性传播分析，采用不确定性量化优化算法，对监测数据的误差来源进行评估，输出优化后的草地生物量估算结果； S6、通过无人机与卫星遥感的协同监测机制，将分区估算结果与跨时空尺度数据相结合，动态更新时空关联参数，优化草地生物量监测结果在时间维度上的实时性与空间维度上的完整性； S7、根据优化后的监测数据，生成草地生物量空间分布图和动态变化趋势分析结果，形成对草地生态系统状态和草地生物量变化的综合评估。

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