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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种结合光谱指数与机器学习探测陆上火炬的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：CN120411814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510927620.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种结合光谱指数与机器学习探测陆上火炬的方法是由冯晨;张秀英;胡成林;石美玲设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合光谱指数与机器学习探测陆上火炬的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种结合光谱指数与机器学习探测陆上火炬的方法，属于遥感地学领域，基于经过去云处理的Sentinel‑2MSI时间序列影像，构建热异常指数TAI指数表征热异常；使用滑动窗口获取TAI背景影像，计算像元TAI增量；设置TAI与TAI增量阈值筛选火炬像元；累计同一像元的时间序列热异常次数，分割候选热异常对象；根据火炬自身的燃除特征构建随机森林分类模型，剔除众多干扰，得到研究区域的火炬点。本发明采用上述的一种结合光谱指数与机器学习探测陆上火炬的方法，解决了现有监测方法对微小燃除漏检问题，剔除了日间场景陆上火炬探测时各类热源和高反射建筑的干扰，捕获准确、可靠的陆上火炬燃烧位置和活动频率。

本发明授权一种结合光谱指数与机器学习探测陆上火炬的方法在权利要求书中公布了：1.一种结合光谱指数与机器学习探测陆上火炬的方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用获取的Sentinel-2云概率产品和时间序列Sentinel-2MSI影响构建热异常指数TAI表征热异常，得到时间序列TAI影像； 利用时间序列TAI影像计算时间序列的ΔTAI影像，标记时间序列TAI影像中为异常高值的SWIR高值像元，使用15×15像元大小的滑动窗口计算去除SWIR高值像元的TAI均值，得到像元TAI背景值，进而计算TAI增加量，得到时间序列的ΔTAI影像，具体包括以下步骤： 标记11波段或12波段反射率高于影像均值与三倍标准差之和的像元为SWIR高值像元，异常高值像元的判断条件如下： ； ； 式中，mean为影像均值，std为影像标准差； 去除SWIR高值像元，再使用15×15像元大小的滑动窗口计算中心像元TAI均值对去除像元进行填补，得到TAI背景值影像； 计算像元TAI值与TAI背景值插值，获得ΔTAI影像，ΔTAI计算公式如下： ； 式中，为像元TAI增量，TAI为像元TAI值，为像元TAI背景值； 根据TAI和ΔTAI的阈值筛选热异常像元，分割得到热异常对象及其质心； 使用城市边界和VNF产品筛选热异常对象质心对应的候选热异常对象，移除城市边界内部未被VNF产品标记过的热异常对象，得到候选火炬； 结合高分辨率影像候选火炬，生成样本数据集，并进行特征提取，构建随机森林分类模型； 对候选火炬使用随机森林分类模型，对候选火炬进行分类，最终得到研究区域的火炬分布结果。

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