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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种干旱胁迫下植被损失及恢复的定量识别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：CN117272175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202311253310.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种干旱胁迫下植被损失及恢复的定量识别方法是由武传号;钟露露;龚郑洁;周君;王赛赛;石敏设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种干旱胁迫下植被损失及恢复的定量识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种干旱胁迫下植被损失及恢复的定量识别方法，包括以下步骤：S1：利用游程理论在网格尺度上识别干旱事件，具体包括干旱事件的开始时间、延续时间、结束时间及干旱事件的强度等特征；S2：剔除历史时期干旱发生期间的植被数据，估算非干旱因素导致的植被变化；S3：估算场次干旱事件导致的植被变化；S4：采用概率分布的方法对干旱事件导致的植被变化进行分类；S5：基于植被正常波动的阈值，估算植被从损失到恢复的时间。本发明所述的干旱胁迫下植被损失及恢复的定量识别方法具有排除非干旱因素对植被变化的影响、实现植被损失等级有效划分和确定干旱发生后植被从损失恢复到正常状态所需的时间的优点。

本发明授权一种干旱胁迫下植被损失及恢复的定量识别方法在权利要求书中公布了：1.一种干旱胁迫下植被损失及恢复的定量识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：利用游程理论在网格尺度上识别干旱事件，具体包括干旱事件的开始时间、延续时间、结束时间及干旱事件的强度等特征；所述干旱事件的识别基于干旱指数，所述干旱指数为标准化降水蒸散指数SPEI和归一化差值植被指数NDVI； S2：剔除历史时期干旱发生期间的植被数据，估算非干旱因素导致的植被变化； S3：估算场次干旱事件导致的植被变化； S4：采用概率分布的方法对干旱事件导致的植被变化进行分类；所述S4具体步骤如下： S401：在网格尺度上统计所有干旱事件所造成的ΔVC，本发明采用分布概率来描述ΔVC的变化，通过选取多种分布对ΔVC进行拟合，利用Kolmogorov-Smirnov检验和均方根误差筛选出最优分布，为了更好地量化植被损失和增长的变化特征，然后将拟合的分布转化为标准正态分布ΔVCnormal，所述多种分布包括正态分布、伽马分布、广义极值分布、对数正态分布； S402：参考标准化降水指数SPI干旱等级划分的思路，基于概率分布的思想，本发明将ΔVCnormal-0.5定义为植被损失，发生概率为30.8％，将ΔVCnormal0.5定义为植被增长，发生概率为30.8％； S403：根据植被变化量级定义四种植被损失等级：轻度损失-1ΔVCnormal-0.5、中度损失-1.5ΔVCnormal-1、严重损失-2ΔVCnormal-1.5和极端损失ΔVCnormal-2，对应发生的概率分别为15％、9.2％、4.4％和2.3％； S5：基于植被正常波动的阈值，估算植被从损失到恢复的时间；所述S5具体步骤为： 识别植被从损失恢复到正常波动状态的时间：当干旱结束后某一月份的植被相对干旱发生前一个月的变化在正常波动范围内时，则认为植被已经恢复到正常的生长状态，其计算公式如下： ΔVC-0.5≤TCndvi [s,e+k]-NCndvi [s,e+k]≤ΔVC0.5 其中，s代表干旱事件开始前的第一个月；e代表干旱事件结束后植被的滞后月份；k为干旱后植被恢复到正常生长状态所需的时间，时间单位为月；TCndvi [s,e+k]代表从干旱事件发生到植被恢复期间NDVI的整体变化；NCndvi [s,e+k]表示从干旱事件发生到植被恢复期间非干旱因素引起的NDVI变化，ΔVC-0.5和ΔVC0.5分别表示阈值-0.5和0.5对应的ΔVC值。

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