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龙图腾网获悉北京嘉和环境有限公司申请的专利一种基于人工智能的景观园林测绘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：CN120318448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510486008.1，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种基于人工智能的景观园林测绘方法是由郑强;姚新军设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的景观园林测绘方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开一种基于人工智能的景观园林测绘方法，包括：步骤1，通过无人机搭载RGB相机、激光雷达及多光谱传感器采集景观园林的多模态数据，通过地面移动机器人补充近地面点云数据；步骤2，对步骤1采集的多模态数据采用ICP‑SIFT混合配准算法进行时空基准对齐，生成配准后的多期数据；步骤3，基于步骤2的配准结果构建时空－光谱张量。本发明采用ICP‑SIFT混合配准技术与超图约束张量分解相结合的技术方案，达到亚厘米级多模态数据时空对齐与高阶关联融合的技术效果，相较于现有技术中单一配准算法易受噪声干扰、张量分解忽略生态学关联的不足，解决多源数据配准误差累积、跨模态特征融合失真的问题。

本发明授权一种基于人工智能的景观园林测绘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的景观园林测绘方法，其特征在于，包括： 步骤1，通过无人机搭载RGB相机、激光雷达及多光谱传感器采集景观园林的多模态数据，通过地面移动机器人补充近地面点云数据； 步骤2，对步骤1采集的多模态数据采用ICP-SIFT混合配准算法进行时空基准对齐，生成配准后的多期数据； 步骤3，基于步骤2的配准结果构建时空－光谱张量，通过超图拉普拉斯矩阵约束张量分解过程，提取融合后的多模态高阶关联特征； 步骤4，基于步骤3的融合特征构建任务相关性矩阵，通过强化学习驱动的动态元优化器生成跨场景自适应参数； 步骤5，基于步骤4生成的参数拆分神经辐射场模型为静态基网络与动态增量网络，结合KL散度阈值触发动态增量网络的参数更新； 步骤6，对步骤5更新的动态增量网络参数采用双缓冲区机制进行实时合并，生成稳定后的三维模型参数； 步骤7，基于步骤6的稳定参数输出分层语义三维地图，结合动态植被健康指数生成智能设计辅助决策方案。

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