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龙图腾网获悉广东省科学院广州地理研究所申请的专利基于地理空间信息的无人机监测网络布局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：CN119809270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510016243.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于地理空间信息的无人机监测网络布局方法是由杨骥;李勇;尹小玲;邓丽明;胡泓达;荆文龙;黄爱琳;王晨光;夏斌设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于地理空间信息的无人机监测网络布局方法在说明书摘要公布了：本发明涉及生态监测领域，特别涉及一种基于地理空间信息的无人机监测网络布局方法，通过构建生态源服务供给区域以及生态源服务供给区域的生态阻力面，识别生态廊道区域以及生态战略点，根据生态源服务供给区域、生态廊道区域以及生态战略点，构建无人机监测网络，以形成统一独立的无人机生态系统监测体系，实现了无人机组网的合理布局，满足针对高频次、实时动态的监测需求，实现了无人机监测面积覆盖和监测需求的精准匹配。

本发明授权基于地理空间信息的无人机监测网络布局方法在权利要求书中公布了：1.一种基于地理空间信息的无人机监测网络布局方法，其特征在于，包括以下步骤： 获得待布局区域以及所述待布局区域的地理空间信息数据、生态系统服务供给数据，其中，所述地理空间信息数据包括土地利用数据、数字高程模型数据以及归一化植被指数数据； 采用形态学空间格局分析方法，根据所述土地利用数据，对所述待布局区域进行生态源区域识别，获得生态源区域； 根据所述生态系统服务供给数据，对所述待布局区域进行生态系统服务供给区域识别，获得生态系统服务供给区域；将所述生态源区域以及生态系统服务供给区域进行叠加，构建生态源服务供给区域； 根据所述土地利用数据、数字高程模型数据以及归一化植被指数数据，构建所述生态源服务供给区域的生态阻力面； 采用最小成本路径方法，根据所述生态源服务供给区域中若干个生态源服务供给子区域的若干个栅格单元的生态阻力数据，获得若干个生态源服务供给子区域之间的最小累积阻力值； 根据若干个生态源服务供给子区域之间的最小累积阻力值以及预设的阻力阈值，获得若干个生态源服务供给子区域组合，根据若干个所述生态源服务供给子区域组合，构建若干个生态源服务供给子区域对应的生态廊道； 构建生态源服务供给区域相互作用力矩阵，其中，所述生态源服务供给区域相互作用力矩阵包括若干个生态源服务供给子区域之间的相互作用力值，所述相互作用力值为： 式中，为第i个生态源服务供给子区域和第j个生态源服务供给子区域之间的相互作用力值，、分别为第i个生态源服务供给子区域和第j个生态源服务供给子区域的阻力值，、分别为第i个生态源服务供给子区域和第j个生态源服务供给子区域的面积，为第i个生态源服务供给子区域和第j个生态源服务供给子区域对应的生态廊道的最小累积阻力值，为所有生态廊道的最大累积阻力值； 根据所述生态源服务供给区域相互作用力矩阵中若干个生态源服务供给子区域之间的相互作用力值，采用自然断点法对若干个生态源服务供给子区域组合对应的生态廊道进行等级划分，获得若干个等级的生态廊道，构建生态廊道区域，其中，所述生态廊道区域包括若干个等级的生态廊道；生态廊道的等级包括一级、二级以及三级，一级生态廊道表示为能量高度流动区域，二级生态廊道表示为能量中度流动区域，三级生态廊道表示为能量轻度流动区域； 采用电路模拟方法，根据所述生态廊道区域中若干个等级的生态廊道的若干个所述栅格单元的生态阻力数据，将所述生态廊道区域对应的生态源服务供给子区域组合中的生态源服务供给子区域分别作为电路电源以及电路终端，若所述生态源服务供给子区域中的生态源服务供给子区域等级相同，取任意一个生态源服务供给子区域作为电路电源，另一个生态源服务供给子区域作为电路终端，若所述生态源服务供给子区域中的生态源服务供给子区域等级不同，将等级相对高的生态源服务供给子区域作为电路电源，等级相对低的生态源服务供给子区域；将所述生态廊道区域中若干个所述栅格单元的生态阻力数据作为导电的表面，通过模拟所述生态廊道区域中电流的流动，分析所述生态廊道区域中的电流强度，识别出若干个等级的所述生态廊道的生态战略点，获得所述生态廊道区域中的生态战略点； 根据所述生态源服务供给区域、生态廊道区域以及生态战略点，将所述生态廊道区域中若干个等级的生态廊道以及所述生态源区域中若干个等级的生态源子区域作为监测需求区域，获得若干个所述监测需求区域的中心点；将所述中心点以及生态战略点作为基站站点；将所述生态廊道区域作为通讯链路，根据所述基站站点以及通讯链路，构建初始无人机监测网络； 构建所述初始无人机监测网络的拓扑结构；根据所述初始无人机监测网络的拓扑结构进行拓扑特征分析以及抗毁性特征分析，获得拓扑特征数据以及抗毁性特征数据，其中，所述拓扑特征数据反映了监测网络中节点重要性，所述抗毁性特征数据是指无人机监测网络在遭受外部干扰或者内部结构发生变化时，其保持重建或恢复能力的程度； 获得若干个所述监测需求区域的面积数据；根据若干个所述监测需求区域的面积数据、拓扑特征数据、抗毁性特征数据以及预设的无人机基站选址模型，根据所述无人机基站选址模型中的监测需求区域覆盖率最大化目标函数以及网络稳定性最大化目标函数，构建目标函数，其中，所述监测需求区域覆盖率最大化目标函数为： 式中，为监测需求区域覆盖率最大化值，分别为一级基站站点、二级基站站点以及三级基站站点的数目，分别为一级基站站点、二级基站站点以及三级基站站点的权重参数，为第i个基站站点对第j个监测需求区域的覆盖面积数据，为第i个基站站点的决策变量，表示该基站站点是否被选择，为第j个监测需求区域的面积数据； 所述网络稳定性最大化目标函数为： 式中，为监测需求区域覆盖率最大化值，分别为第i个基站站点的度指标、紧密中心性指标以及中介中心性指标，分别为度指标、紧密中心性指标以及中介中心性指标对应的权重参数； 所述目标函数为： 式中，F为目标函数； 根据若干个所述监测需求区域的面积数据、拓扑特征数据、抗毁性特征数据以及所述无人机基站选址模型中的监测需求区域覆盖率约束条件、通讯链路约束条件、基站服务半径约束条件、攻击情景约束条件，对所述目标函数求解，从若干个所述基站站点中确定若干个目标站点，对所述初始无人机监测网络中的除了目标站点以外的其他基站站点进行删减，获得无人机监测网络，其中，所述监测需求区域覆盖率约束条件为： 式中，为第j个监测需求区域的最小监测覆盖率，为监测需求区域的数目，S为基站站点的数目； 所述通讯链路约束条件为： 式中，为第i个基站站点与第k个基站站点之间的通讯链路长度，为通讯链路最大长度； 所述基站服务半径约束条件为： 式中，为第i个基站站点的监测服务半径，为监测服务最大半径； 所述攻击情景约束条件为： 式中，为所述无人机监测网络的最大连通子图中的节点的数目，n为所述初始无人机监测网络的节点的数目，为被攻击的节点的数目，C为抗毁性阈值。

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