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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于影像信息自适应回归的积雪覆盖率遥感估算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：CN119625550B 。

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：202411522668.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于影像信息自适应回归的积雪覆盖率遥感估算方法是由周颖;何涛;王加贝;王芷涵设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于影像信息自适应回归的积雪覆盖率遥感估算方法在说明书摘要公布了：本申请涉及卫星遥感技术领域，特别涉及一种基于影像信息自适应回归的积雪覆盖率遥感估算方法，方法包括：基于有雪影像信息和无雪影像信息，计算有雪影像和无雪影像的通用比例积雪指数，且计算有雪影像的归一化差值积雪指数；根据通用比例积雪指数和有雪影像的归一化差值积雪指数构建下雪前后积雪指数变化散点密度图，以基于下雪前后积雪指数变化散点密度图得到高值区密度变化曲线和低值区密度变化曲线；基于低值区密度变化曲线和高值区密度变化曲线提取低值区密度特征点和高值区密度特征点，计算低值区密度特征点与高值区密度特征点的差值和平均值，并根据差值和平均值计算回归模型参数，以基于回归模型参数估算目标区域的积雪覆盖率。

本发明授权基于影像信息自适应回归的积雪覆盖率遥感估算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于影像信息自适应回归的积雪覆盖率遥感估算方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标区域的有雪影像信息和无雪影像信息，并基于所述有雪影像信息和所述无雪影像信息，计算有雪影像和无雪影像的通用比例积雪指数，且计算所述有雪影像的归一化差值积雪指数； 根据所述通用比例积雪指数和所述有雪影像的归一化差值积雪指数构建下雪前后积雪指数变化散点密度图，以基于所述下雪前后积雪指数变化散点密度图得到高值区密度变化曲线和低值区密度变化曲线； 基于所述低值区密度变化曲线和所述高值区密度变化曲线提取低值区密度特征点和高值区密度特征点，计算所述低值区密度特征点与所述高值区密度特征点的差值和平均值，并根据所述差值和所述平均值计算回归模型参数，以基于所述回归模型参数估算所述目标区域的积雪覆盖率； 所述基于所述有雪影像信息和所述无雪影像信息，计算有雪影像和无雪影像的通用比例积雪指数，且计算所述有雪影像的归一化差值积雪指数，包括： 利用第一计算公式计算所述通用比例积雪指数，并利用第二计算公式计算所述归一化差值积雪指数，其中，所述第一计算公式为： ； 所述第二计算公式为： ； 其中，URSI为通用比例积雪指数，为绿波段反射率，为近红外波段反射率，为短波红外反射率，为归一化差值积雪指数。

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