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龙图腾网获悉四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所)申请的专利一种基于遥感图像分析的森林资源预测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：CN120975955B 。

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：202511495800.X，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权一种基于遥感图像分析的森林资源预测方法是由郑绍伟;高洁;黎燕琼;邓小兵;王悦;曹昆彬;黄波;贾淦松设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遥感图像分析的森林资源预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于遥感图像分析的森林资源预测方法，包括：获取多源遥感图像，进行辐射与几何校正后，通过图像配准，获取配准后的多源遥感图像；对配准后的多源遥感图像进行小波分解，对低频分量进行加权融合与对高频分量基于区域能量的融合后，进行小波逆变换，生成融合后的遥感图像；提取融合后的遥感图像的光谱特征，生成光谱特征矩阵；将光谱特征矩阵作为特征变量，将森林资源的实际观测值作为预测目标变量，计算各特征变量与预测目标变量之间的互信息值，以筛选最优的光谱特征，通过计算Gini指数与信息增益，构建改进的随机森林模型，最终实现森林资源预测；本发明提高了森林资源预测结果的精度。

本发明授权一种基于遥感图像分析的森林资源预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感图像分析的森林资源预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取目标森林区域的光学遥感图像与雷达遥感图像，进行数据筛选，获取筛选后的多源遥感图像； S2、将筛选后的多源遥感图像进行辐射校正与几何校正后，进行图像配准，生成配准后的多源遥感图像； S3、基于配准后的多源遥感图像，对各遥感图像进行小波分解，提取低频分量与高频分量，对低频分量进行加权融合，同时对高频分量进行基于区域能量的融合，生成融合后的低频分量与高频分量后，进行小波逆变换，生成融合后的遥感图像； S4、基于融合后的遥感图像，提取森林资源的光谱特征，生成光谱特征矩阵； S5、将光谱特征矩阵作为特征变量，将森林资源的实际观测值作为预测目标变量，计算每个特征变量与预测目标变量之间的互信息值，筛选互信息值大于互信息阈值的特征变量，生成优化后的光谱特征； S6、将优化后的光谱特征作为输入，通过计算Gini指数与信息增益，构建改进的多个决策树，生成改进的随机森林模型； S7、重新获取目标森林区域的光谱特征，将其输入改进的随机森林模型，生成森林资源预测结果。

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