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龙图腾网获悉厦门城市职业学院(厦门开放大学)申请的专利一种深度学习的遥感监测植被数据管理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：CN120564061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511076960.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种深度学习的遥感监测植被数据管理方法及系统是由蔡全福;陈月凤;叶卓映设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度学习的遥感监测植被数据管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提出了一种深度学习的遥感监测植被数据管理方法及系统，属于数据管理领域。其中，该方法首先对目标地区进行植被遥感监测，获取监测数据和像元尺寸；然后采集时间和地形信息，识别地形遮挡阴影区域分布及其准确系数；接着采集气象信息，识别干旱胁迫区域分布及其准确系数；之后结合像元尺寸，对小于像元尺寸的阴影区域和干旱区域进行筛选计算，实现遥感监测数据的准确度标识和管理。本申请通过识别和量化小于像元尺寸的阴影区域和干旱胁迫区域对植被数据的影响，实现了遥感监测植被数据准确度的精确评估和管理，为数据使用者提供了数据真实性的判断依据，提高了基于遥感监测数据的分析决策科学性和可靠性。

本发明授权一种深度学习的遥感监测植被数据管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种深度学习的遥感监测植被数据管理方法，其特征在于，所述方法包括： 对目标地区进行植被遥感监测，采集获取遥感监测数据，获取遥感监测的分辨率，计算获得遥感监测的最小像元的像元尺寸； 采集所述目标地区内的时间信息和地形信息，进行所述目标地区的地形遮挡阴影识别，获得阴影区域分布，以及获取阴影识别准确系数； 采集所述目标地区内的气象信息，进行干旱胁迫区域识别，获得干旱胁迫区域分布，以及获取干旱识别准确系数； 根据所述阴影区域分布、阴影识别准确系数、干旱胁迫区域分布、干旱识别准确系数，结合所述像元尺寸，进行所述遥感监测数据的准确度标识，进行数据管理，包括： 根据所述阴影区域分布，提取计算多个阴影区域的多个阴影尺寸； 判别获取小于所述像元尺寸的阴影尺寸的占比，计算获取基础阴影误差系数，包括： 判别获取小于所述像元尺寸的阴影尺寸的占比，获得误差区域占比； 计算小于所述像元尺寸的阴影尺寸的均值，作为误差平均阴影尺寸，并计算所述像元尺寸和误差平均阴影尺寸的比值，对所述误差区域占比进行调整计算，获得基础阴影误差系数； 将所述基础阴影误差系数除以所述阴影识别准确系数，获得阴影误差度，并计算获得阴影准确度； 根据所述干旱胁迫区域分布，提取计算多个干旱胁迫区域的多个干旱胁迫尺寸； 判别获取小于所述像元尺寸的干旱胁迫尺寸的占比，计算获取基础干旱胁迫误差系数； 将所述基础干旱胁迫误差系数除以所述干旱识别准确系数，获得干旱胁迫误差度，并计算获得干旱胁迫准确度； 根据所述阴影准确度和所述干旱胁迫准确度，计算获得所述遥感监测数据的准确度，对所述遥感监测数据进行标识和数据管理。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门城市职业学院(厦门开放大学)，其通讯地址为：361008 福建省厦门市前埔南路1263号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。