买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心)申请的专利基于多时相物候特征的滨海盐沼植被碳汇估算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：CN120894697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511405213.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多时相物候特征的滨海盐沼植被碳汇估算方法及系统是由刘继晨;辛荣玉;秦华伟;盖芸芸;金晓杰;高继庆;吴倩倩;赵晓杰;尹斌;付萍;宋新;于广磊;张明亮;赵琰;徐鸽;王建步;宋秀凯;李正茂;姜向阳;邢红艳;孙珊;马元庆设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多时相物候特征的滨海盐沼植被碳汇估算方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及人工智能技术领域，提供一种基于多时相物候特征的滨海盐沼植被碳汇估算方法及系统。该方法包括：获取目标滨海盐沼区域在关键物候期的遥感影像；采用非监督分类方法从遥感影像中提取目标区域内植被覆盖范围的初始植被轮廓；以NDVI阈值法为核心构建物候决策树模型，融入机器学习增强节点划分机制和物候期斜率分析法强化物候决策树模型；将初始植被轮廓输入至物候决策树模型，通过物候决策树模型根据植被初始轮廓对植被类型进行多级分类，以区分目标滨海盐沼区域内各类型植被的植被覆盖范围；获取植被碳密度参数，结合植被覆盖范围，通过空间叠加计算完成目标滨海盐沼区域的碳汇总量估算，从而实现植被精准分类与碳汇高效估算。

本发明授权基于多时相物候特征的滨海盐沼植被碳汇估算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多时相物候特征的滨海盐沼植被碳汇估算方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标滨海盐沼区域在关键物候期的遥感影像； 采用非监督分类方法对所述遥感影像进行处理，提取目标区域内植被覆盖范围的初始植被轮廓； 以NDVI阈值法为核心构建物候决策树模型，在所述物候决策树模型中融入机器学习增强节点划分机制优化所述物候决策树模型中决策树的节点层级与判断优先级，并采用物候期斜率分析法强化所述物候决策树模型对各类型植被在枯萎期物候差异特征的识别能力，包括： 以所述遥感影像经预处理后提取的NDVI植被指数为核心参数，结合滨海盐沼植被生长特性设定动态初始NDVI阈值区间，构建适配盐沼环境的物候决策树模型的模型框架； 在所述模型框架中嵌入随机森林算法作为机器学习增强节点划分机制，输入各关键物候期经辐射偏差校正及几何精校正后的植被指数组合数据，植被指数组合数据包含NDVI、EVI2，通过特征重要性排序算法自主挖掘不同关键物候期与指数组合对植被分类的权重关系，识别出对碱蓬、芦苇、互花米草、江芏中分类贡献度最高的核心特征，依据核心特征的权重排序动态调整决策树的节点层级顺序及判断优先级； 基于关键物候期的NDVI数据，采用线性回归算法计算6‑8月、8‑11月的NDVI变化斜率，将8‑11月的斜率值作为物候期斜率分析法的核心动态指标，通过对比互花米草与芦苇在枯萎期的NDVI衰减速率差异设定自适应阈值，将所述自适应阈值嵌入决策树作为关键验证节点，形成对特征优选结果的二次校验，强化所述物候决策树模型对枯萎期植被物候差异的敏感性识别精度，以构建完成所述物候决策树模型； 将所述初始植被轮廓输入至所述物候决策树模型，通过所述物候决策树模型根据所述植被初始轮廓对植被类型进行多级分类，以区分目标滨海盐沼区域内碱蓬、芦苇、互花米草、江芏对应的植被覆盖范围； 获取碱蓬、芦苇、互花米草、江芏对应的植被碳密度参数，结合碱蓬、芦苇、互花米草、江芏对应的植被覆盖范围，通过空间叠加计算完成目标滨海盐沼区域的碳汇总量估算。

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山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心)，其通讯地址为：265503 山东省烟台市经济开发区长江路216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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。