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龙图腾网获悉内蒙古自治区农牧业科学院申请的专利基于无人机高光谱遥感的旱作燕麦长势监测方法和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：CN120953819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511467981.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于无人机高光谱遥感的旱作燕麦长势监测方法和系统是由张鹏;吴强;赵沛义;任永峰;高宏艳;张艳丽;杜二小;高宇;刘小雨;杜静;刘小月;邢鹏飞;于海峰;韩云飞;李保成;王海霞;刘新雨;侯丁一设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机高光谱遥感的旱作燕麦长势监测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于无人机高光谱遥感的旱作燕麦长势监测方法和系统，涉及旱作燕麦长势监测技术领域,包括采用辐射校正对预处理后的图像进行处理，通过参考板的绝对辐射亮度和已知反射率计算每个图像像素在不同光谱波段条件下的反射率，得到单元网格在不同光谱波段的平均反射率，采用线性乘积构建长势评分指数，采用K均值聚类法对每个网格单元的长势评分指数进行聚类，输出网格单元的旱作燕麦的长势的聚类情况，根据旱作燕麦的长势的聚类情况，设置判断阈值，实现长势分类。引入参考板标定反射率，通过辐射传输方程计算像素级绝对反射率，消除光照条件变化的影响；采用K均值聚类自动划分长势等级，阈值基于数据分布可以自适应生成。

本发明授权基于无人机高光谱遥感的旱作燕麦长势监测方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于无人机高光谱遥感的旱作燕麦长势监测方法，其特征在于，步骤包括： S1:对目标监测旱作燕麦种植区域进行边界标定，根据标定的边界将种植区域划分为若干相同的矩形网格单元，采用无人机通过获取各个网格单元的光谱图像，对光谱图像进行预处理； S2:筛选预处理后的光谱图像的反射率波段，针对每个网格单元，分别获取所有像素的在不同波段下的反射率均值，得到网格单元在不同波段的平均反射率数据，以设定的波段阈值对所有网格单元进行分类，将网格单元标记为土壤裸露区或植被覆盖区； S3:根据所有被标记为土壤裸露区的网格单元的光谱图像，动态计算土壤背景的自适应参数，对标记为植被覆盖区的网格单元采用多光谱耦合构建植被光谱指数以及水分胁迫指数作为监测旱作燕麦长势的指标，通过土壤背景的自适应参数对植被覆盖区的网格对应的植被光谱指数以及水分胁迫指数进行校正； S4:基于每个植被覆盖区的网格单元校正后的植被光谱指数和水分胁迫指数，采用线性乘积构建长势评分指数,生成土壤背景的自适应参数校正后的长势评分指数； S5:采用K均值聚类法对每个植被覆盖区的网格单元的长势评分指数进行聚类，输出植被覆盖区的网格单元的旱作燕麦的长势的聚类情况，根据旱作燕麦的长势的聚类情况，设置判断阈值，实现长势分类； 根据所有被标记为土壤裸露区的网格单元的光谱图像，动态计算土壤背景的自适应参数，具体步骤为： 针对所有已被标记为土壤裸露区的网格单元，收集每个网格单元对应的光谱图像，包括在、、和四个波段下的平均反射率数据； 对所有土壤裸露区的网格单元，分别统计其在各波段下的平均反射率值，形成土壤裸露区的光谱特征集合； 在土壤裸露区的光谱特征集合基础上，采用统计分析方法计算土壤背景的自适应参数，所述自适应参数包括各波段下的土壤平均反射率的均值和标准差，具体步骤为： 针对每个波段，计算所有土壤裸露区的网格单元的平均反射率的均值，作为该波段下的土壤背景自适应均值参数； 针对每个目标波段，计算所有土壤裸露区的网格单元的平均反射率的标准差，作为该波段下的土壤背景自适应离散度参数； 通过土壤背景的自适应参数对植被覆盖区的网格对应的植被光谱指数和水分胁迫指数进行校正，具体步骤为： 对于植被覆盖区的网格单元,对于波段的反射率校正的值为： 其中，表示波段的校正之后的平均反射率；表示波段的土壤反射率的均值；表示波段的土壤反射率的标准差； 基于校正后的各个波段的平均反射率，生成土壤背景的自适应参数校正后的植被光谱指数和水分胁迫指数，具体步骤为： 其中，表示第个网格单元的校正后的植被光谱指数；表示波段下校正之后的平均反射率；表示波段下校正之后的平均反射率；表示第个网格单元的校正后的水分胁迫指数； 对于第个网格单元，基于校正后的植被光谱指数和水分胁迫指数，构建每个网格单元的长势评分指数： 表示第个网格单元的长势评分指数；表示水分胁迫对于长势评分的抑制强度，基于专家打分确定。

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