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龙图腾网获悉桂林理工大学申请的专利基于UAV数据的桉树人工林短时间跨度生长量提取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：CN115223061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202210755504.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于UAV数据的桉树人工林短时间跨度生长量提取方法是由尤号田;唐旭;尤启旭;刘遥;雷鹏设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于UAV数据的桉树人工林短时间跨度生长量提取方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于UAV数据的桉树人工林短时间跨度生长量提取方法，涉及森林资源调查与林业定量遥感研究领域。该方法包括对选取的桉树人工林样方进行野外实地样地调查和UAV数据采集；获得该样方DEM与每月的DOM和DSM，并将每月DSM与DEM做差得到每月CHM；从12个月CHM构成的数据集中划分出训练集，对其中CHM上每一树冠进行标注，获得带有标签的训练集，利用该训练集数据和深度学习算法进行单木分割，得到每月单木分割矢量图；提取出每月该样方的单木树高、单木冠幅和DOM的光谱反射指数；构建该样方的单木材积反演模型；提取出该样方每个月的桉树人工林单木材积并求和获得林分蓄积量，从而实现桉树人工林单木和样方林分的短时间跨度生长量提取。

本发明授权基于UAV数据的桉树人工林短时间跨度生长量提取方法在权利要求书中公布了：1.基于UAV数据的桉树人工林短时间跨度生长量提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1：选取一块桉树人工林样方，对该样方进行野外实地样地调查和UAV数据采集；所述UAV数据采集包括1连续一年每月利用搭载消费级相机的无人机对所选样方进行数据采集，所获得的12期UAV数据称为CameraUAV数据；2使用搭载LiDAR传感器的无人机对所选样方进行数据采集，所获得的UAV数据称为LiDARUAV数据； 步骤2：将该样方的12期CameraUAV数据输入航空摄影测量软件中进行处理得到每一期该样方的数字正射影像DOM和数字表面模型DSM；利用LiDAR点云数据处理软件处理LiDARUAV数据，生成该样方的数字高程模型DEM； 步骤3：将每一期该样方的数字表面模型DSM与该样方的数字高程模型DEM做差得到每一期该样方的冠层高度模型CHM； 步骤4：从该样方全部12期的冠层高度模型CHM构成的数据集中划分出训练集，并对该训练集中冠层高度模型CHM上的每一个树冠进行标注，获得带有标签的训练集数据；利用带有标签的训练集数据和深度学习算法进行单木分割，得到每一期该样方的单木分割矢量图； 步骤5：根据每一期该样方的单木分割矢量图、数字正射影像DOM和冠层高度模型CHM，利用局部最大值算法提取出每一期该样方的单木树高和单木冠幅； 步骤6：根据每一期该样方的数字正射影像DOM，提取出每一期该样方的数字正射影像DOM的光谱反射指数； 步骤7：根据野外实地样地调查采集的该样方中每棵桉树对应的单木树高和单木胸径计算单木材积实际值，由野外实地样地调查采集的该样方中每棵桉树对应的单木树高、单木冠幅以及单木材积实际值构成数据集，并从该数据集中划分出训练集；以训练集中的单木材积作为因变量、以步骤5和步骤6所提取的与野外实地样地调查相同月份的该样方的单木树高、单木冠幅以及光谱反射指数为自变量，利用本步骤获得的训练集和随机森林算法构建该样方的单木材积反演模型； 步骤8：基于12期的UAV数据，利用所提取出的每一期该样方的单木树高、单木冠幅以及光谱反射率和该样方的单木材积反演模型，提取出该样方每个月的桉树人工林单木材积，再将所有提取出的单木材积求和，获得该样方林分每个月的林分蓄积量，进而获得该样方每个月的单木材积变化量和林分蓄积量变化量，即每个月该样方桉树人工林的单木生长量和林分生长量，从而实现桉树人工林单木和样方林分的短时间跨度生长量提取。

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