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龙图腾网获悉中国林业科学研究院资源信息研究所申请的专利一种林窗参数智能提取及其结构特征定量分析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：CN120564078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510629393.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种林窗参数智能提取及其结构特征定量分析方法是由张怀清;廉官俊;杨廷栋设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种林窗参数智能提取及其结构特征定量分析方法在说明书摘要公布了：一种林窗参数智能提取及其结构特征定量分析方法，含有以下步骤：以机载激光雷达数据生成的CHM为基础，通过基于百分位数的高度阈值设定，分割林窗区域像素，并结合区域连通性判定，实现林窗无监督提取；然后通过模块化参数提取技术流，融合提取林窗面积、形状、空间分布、网络拓扑结构及生态连通性多维度林窗结构特征。不依赖多光谱特征或深度学习分割模型，而是充分挖掘CHM图像中反映树冠分布的空间几何特征，实现全自动、低算力的结构化参数提取。弥补目前在林窗结构提取中存在自动化水平不足、精度低、适用范围小以及多维度参数提取分析不足的缺陷，其精度完全符合基层林业应用需求。

本发明授权一种林窗参数智能提取及其结构特征定量分析方法在权利要求书中公布了：1.一种林窗参数智能提取及其结构特征定量分析方法，其特征在于，含有以下模块： 林窗基础指标提取模块： 林窗面积通过像素总数与像素分辨率计算获得，周长则依据林窗区域的边界像素提取其外轮廓长度，林窗总数由图像中识别出的连通区域数量直接统计，林窗密度通过林窗总数除以区域总面积计算得到，林隙率定义为林窗总面积与整体区域面积之比， 林窗形状特征指标提取模块： 采用形状指数SIi衡量林窗区域与理想圆的接近程度，值越趋近1，形状越接近标准圆形，计算公式如下： ； 式中，Ai表示第i个林窗的面积大小，Pi表示第i个林窗的周长， 采用圆形度指数Ci衡量林窗区域与理想圆的接近程度，值越趋近1，形状越接近标准圆形，计算公式如下： ； 式中，Ai表示第i个林窗的面积大小，Pi表示第i个林窗的周长， 采用分形维数FDi计算林窗边界复杂度，数值越高表示林窗边界越不规则，计算公式如下： ； 式中，Pi表示第i个林窗的周长，Ai表示对应的面积， 林窗空间距离结构指标提取模块：将所有林窗区域的质心centroidrow，col作为空间分析对象，构建欧氏距离矩阵Dij，并提取每个林窗至其最近邻的距离，同时统计最大最近邻距离与最小最近邻距离，这些指标能够有效评估林窗间的分布紧密程度，识别聚集型、离散型或极端孤立型林窗结构，林窗区域的质心坐标计算公式如下： ； 式中，ri，ci表示区域内每个林窗像素的和行列坐标，N表示区域内像素总数， 林窗空间聚集性指标提取模块：利用林窗质心点集进行不同尺度下的点格局评估，通过逐步增大分析半径，计算在每一尺度下林窗之间的空间关系密度，并以最大尺度下的K函数值作为聚集程度的定量指标， ； 式中，A表示区域面积，n表示林窗总数，I表示指示函数，当dij≤r时取1，否则取0，dij为第i与j个林窗质心之间的欧氏距离，r为分析尺度半径， 为了增强对比直观性与线性判读性，将K函数通过如下方式转换为L函数形式： ； 式中，当Lr0时，表示林窗在尺度r上表现出聚集分布；当Lr0时，表示表现为均匀分布；若Lr≈0，则说明林窗质心接近完全随机分布， 林窗整体生态连通性指标提取模块：采用景观生态学中整体连通性指数IIC，用于衡量林窗之间的生态通达性，指标数值越大，代表林窗之间连通程度越高；数值越小，则反映出林窗分布的离散性增强，计算公式如下： ； 式中，ai，aj分别为两个林窗的面积，dij为两者的欧氏距离， 含有以下步骤：以机载激光雷达数据生成的CHM为基础，通过基于百分位数的高度阈值设定，分割林窗区域像素，并结合区域连通性判定，实现林窗无监督提取；然后通过模块化参数提取技术流，融合提取林窗面积、形状、空间分布、网络拓扑结构及生态连通性多维度林窗结构特征， 还含有以下步骤： 步骤1、归一化冠层高度的模型输入， 步骤2、林窗结构提取，含有区域面积、像素参数及高度阈值三种参数设置步骤，高程像素二维数组读取步骤，阈值分割百分位数提取林窗像素步骤，8邻域连通性林窗像素归类步骤，带有标记与编号的林窗区域标定步骤， 步骤3、结构参数模块化提取与输出，含有基础指标步骤：面积提取、周长提取、林窗总数、林窗密度及林隙率，形状特征指标步骤：分形维数、圆形度及形状指数，空间距离结构步骤：最近林窗距离、最大最近邻距离及最小最近邻距离，空间聚集性的Ripley'sK函数值步骤，生态连通性的整体连通性指数步骤， 采用冠层高度的阈值分割与8邻域连通性策略的林窗结构提取，含有以下步骤： 冠层高度的模型CHM的影像读取及参数设定： 采用图像读取库rasterio读取.GIF格式的CHM图像，生成对应的二维浮点型高程矩阵，将无效的像元屏蔽掉，避免后续分析误差传播，依据林型以及地形自主调控参数，包括基于百分位数调控的林窗高度阈值设定PERCENTILE、栅格分辨率PIXEL_SIZE、区域面积REGION_AREA、最大分析尺度MAX_DISTANCE以及步长间隔DIST_STEP，后两项作为空间格局分析中Ripley’sK函数的参数调节依据， 林窗掩膜生成及连通性识别： 依据树种冠层高度特征或区域性林型统计，在参数设定部分基于百分位数调控设定林窗高度阈值，将CHM图像中高度小于该阈值的像素区域标记为潜在林窗区域，生成二值掩膜图像，然后采用8邻域连通性分析，对低高程区域进行连通组件提取，剔除孤立噪声像元，确保识别出的林窗具备空间连续性，最后对提取出的林窗区域赋予唯一编号，对每个林窗区域形成结构属性表，建立编号-属性映射关系，并建立区域掩膜图，为后续结构量化、图分析及可视化提供空间参照基准。

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