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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利冠层结构感知驱动的花生株型低空遥感监测方法及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：CN121095626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511080494.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权冠层结构感知驱动的花生株型低空遥感监测方法及系统是由杨俊涛;宋明轩;李飒;刘丹丹;李振海;白波;李国卫设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本冠层结构感知驱动的花生株型低空遥感监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于低空无人机遥感及精准农业技术领域，公开了冠层结构感知驱动的花生株型低空遥感监测方法及系统，通过低空无人机获取高分辨率影像，并结合POS对齐与影像重建生成数字表面模型，通过计算冠层高度模型并估算冠层高度；通过DBSCAN聚类动态剔除杂草干扰并估算冠层宽度；探究利用冠层结构感知获得的宽高比参数驱动花生株型识别的可行性分析，并利用决策树分类模型实现基于冠层宽高比的花生株型自动识别；最后，结合Richards生长模型拟合冠层高度与宽度的动态变化曲线，模拟完整生育期长时间序列的花生冠层结构参数，通过对逐个生育期窗口进行ANOVA分析，确定利用冠层宽高比实现花生株型识别的最佳生育期窗口。

本发明授权冠层结构感知驱动的花生株型低空遥感监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.冠层结构感知驱动的花生株型低空遥感监测方法，其特征在于，包括： S1、基于高分辨率RGB影像完成POS对齐与影像重建，生成数字表面模型DSM与数字高程模型DEM，构建冠层高度模型CHM估算冠层高度； S2、定量提取花生冠层与土壤背景的视觉特征，通过DBSCAN聚类动态剔除杂草干扰并估算冠层宽度； S3、基于冠层结构感知提取的宽高比特征，构建基于宽高比的决策树分类模型，实现对不同花生株型的自动识别； 采用单因素方差分析对花生冠层宽高比在株型判别中的有效性进行显著性检验，衡量组间差异与组内差异的相对强度的F值为： ； 式中： ； ； 其中，为组间均方，为组内均方，为第组的样本数，为第组的均值，为总体均值，为类别数；为总样本数，表示第组中的第个观测值； 当不同组的均值完全相同时，得到当前观察结果的p值为： ； 式中,是自由度为和N-k的分布，以显著性水平0.05为判断标准，0.05，则证明通过宽高比能够对花生植株类型进行判别； 采用DT算法完成基于宽高比的多类别分类任务，通过递归划分特征空间，以最小化基尼系数为目标函数，逐层生成分类节点，实现不同花生株型的自动识别； ； 式中，为第类样本在当前节点中的比例； S4、基于生长拟合曲线对花生冠层高度与冠层宽度进行时序建模，得到生育期内冠层宽高比的动态变化特征，从时间序列中识别出具有株型判别力的关键生育期，实现基于冠层结构感知驱动的花生株型精准识别。

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