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龙图腾网获悉内蒙古大学申请的专利基于多光谱数据和机器学习的百里香生物量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：CN120182869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510266430.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于多光谱数据和机器学习的百里香生物量预测方法是由任卫波;郑皓;米文韬设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多光谱数据和机器学习的百里香生物量预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多光谱数据和机器学习的百里香生物量预测方法，包括：获取研究区域的多光谱影像数据进行预处理；进行单株尺度分割，采得到单株尺度的目标提取结果；计算植被指数；采用机器学习模型对植被指数进行建模，得到生物量预测模型并训练，进行百里香生物量的自动预测，得到干重和鲜重两个预测目标。本发明利用无人机低空多光谱影像数据结合多种机器学习模型，建立了高精度的生物量预测模型，实时准确获取大面积百里香生物量的空间分布特征，为草原生态系统管理和资源评估提供依据；提高了预测精度，通过11种机器学习模型的预测，克服了单一模型的局限性，增强了预测结果的稳定性和可靠性。

本发明授权基于多光谱数据和机器学习的百里香生物量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多光谱数据和机器学习的百里香生物量预测方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1获取研究区域的多光谱影像数据，包括红光波段、近红外波段和绿光波段； 2对获取的多光谱影像进行预处理； 3对预处理后的影像进行单株尺度分割，采用掩膜和矢量文件相结合的方法进行目标区域提取，得到单株尺度的目标提取结果； 4根据单株尺度的目标提取结果计算植被指数； 5采用机器学习模型对植被指数进行建模，得到生物量预测模型并训练，将待预测的多光谱影像输入训练后的生物量预测模型，进行百里香生物量的自动预测，得到干重和鲜重两个预测目标； 步骤3包括以下顺序的步骤： 3a导入预处理后的影像数据； 3b导入含有目标区域边界信息的矢量边界文件； 3c提取植被区域； 3d根据矢量边界文件对提取的植被区域进行裁剪，得到单株尺度的目标提取结果； 步骤4中，计算植被指数的公式包括： NDVI=NIR-RedNIR+Red； GNDVI=NIR-GreenNIR+Green； RVI=NIRRed； SAVI=NIR-Red×1.5NIR+Red+0.5； OSAVI=NIR-Red×1.16NIR+Red+0.16； 式中，NDVI为归一化植被指数，GNDVI为绿波段归一化植被指数，SAVI为土壤调节植被指数，OSAVI为优化的土壤调节植被指数，NIR代表近红外波段的反射率值，Red代表红光波段的反射率值，Green代表绿光波段的反射率值，RVI为比值植被指数。

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内蒙古大学，其通讯地址为：010021 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西路235号；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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