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龙图腾网获悉中科禾信遥感科技(苏州)有限公司申请的专利一种渔光互补光伏养殖模式的遥感识别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：CN116012707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202211687866.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种渔光互补光伏养殖模式的遥感识别方法是由徐飞飞;刘勇;罗明;陆洲;夏梦妮;王依婷;王婉婷设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种渔光互补光伏养殖模式的遥感识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种渔光互补光伏养殖模式的遥感识别方法，包括获取目标区域的遥感影像并对其预处理，计算预处理后影像的光谱特征指数及纹理特征，并基于归一化植被指数、短波红外波段纹理均值、归一化水体指数和归一化红边指数对应排除植被、建筑和自然水体，基于差值指数和光伏电站特征指数获取水上光伏电站像元识别结果，确定水上光伏电站轮廓边界及其最小外接多边形；通过最小外接多边形等距扩张确定养殖水体多边形，基于最小外接多边形内的光伏电站像元数量相对于其总像元数的第一占比指数和养殖水体多边形内的养殖水体像元数相对于其总像元数的第二占比指数之间的关系识别渔光互补光伏养殖模式。本发明能够高效精准识别渔光互补光伏养殖模式。

本发明授权一种渔光互补光伏养殖模式的遥感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种渔光互补光伏养殖模式的遥感识别方法，用于对养殖水体上方设有光伏电站的渔光互补光伏养殖模式进行遥感识别，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标区域的遥感影像，所述遥感影像包括蓝光、绿光、红光、近红外、短波红外波段的影像； 对获取的目标区域的遥感影像进行预处理，所述预处理包括对遥感影像进行做波段合成、大气校正、几何校正、裁剪和镶嵌； 计算预处理后的影像的光谱特征指数及纹理特征，所述光谱特征指数包括归一化植被指数、归一化水体指数、归一化红边指数、差值指数和光伏电站特征指数，所述纹理特征包括短波红外波段纹理均值； 提取水上光伏电站与常规养殖水体，所述常规养殖水体为未设有水上光伏电站的养殖水体，包括基于所述归一化植被指数识别像元是否为植被像元，基于所述短波红外波段纹理均值识别像元是否为建筑像元，基于所述归一化水体指数和归一化红边指数识别像元是否为自然水体像元，所述自然水体包括河流和湖泊，基于所述差值指数和光伏电站特征指数识别水上光伏电站像元与常规养殖水体像元； 针对所述水上光伏电站像元与常规养殖水体像元的识别结果做分类后处理，所述分类后处理包括Majority分析、聚类处理和过滤处理中的一种或多种，将水上光伏电站像元栅格转矢量，并确定水上光伏电站轮廓边界及其最小外接多边形； 基于空间邻域关系，对所述最小外接多边形进行多边形等距扩张确定养殖水体多边形，并计算所述最小外接多边形内的光伏电站像元数量相对于其总像元数的第一占比指数，以及所述养殖水体多边形内的养殖水体像元数相对于其总像元数的第二占比指数，并且基于所述第一占比指数和第二占比指数计算结果识别渔光互补光伏养殖模式； 所述归一化红边指数的计算公式为： ； 其中，NDGRE为归一化红边指数，ρgreen为绿光波段像元反射率值，ρre1为红边波段像元反射率值； 所述差值指数和光伏电站特征指数被配置为区分水上光伏电站像元与养殖水体像元，若所述差值指数大于第一差值指数阈值且小于第二差值指数阈值，并且所述光伏电站特征指数大于光伏电站特征指数阈值，则判断像元为光伏电站像元，否则判断像元为养殖水体像元； 所述差值指数的计算公式为： ； 其中，DVI为差值指数，ρblue为蓝光波段像元反射率值，ρgreen为绿光波段像元反射率值； 所述光伏电站特征指数的计算公式为： PSI=-； 其中，PSI为光伏电站特征指数，ρblue为蓝光波段像元反射率值，ρswir为短波红外波段像元反射率值，ρnir为近红外波段像元反射率值，ρred为红光波段像元反射率值。

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中科禾信遥感科技(苏州)有限公司，其通讯地址为：215163 江苏省苏州市高新区道元路18号1幢101室317-319；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”。

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