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龙图腾网获悉中国水利水电科学研究院申请的专利一种基于遥感的冠层尺度城市绿地植被分类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：CN120953684B 。

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：202511076646.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于遥感的冠层尺度城市绿地植被分类方法是由李蓉;严登华;宋文龙;江威;杨永民;卢奕竹;冯天时设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遥感的冠层尺度城市绿地植被分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于遥感的冠层尺度城市绿地植被分类方法，包括：多源遥感数据获取与融合；融合多源遥感数据的冠层尺度多维特征集构建；城市绿地植被增强样本集构建；优选后低维特征集的构建；以及基于改进随机森林的冠层尺度的城市绿地自动分类方法。本发明通过多源高分辨率遥感数据，构建多维特征集；引入基于mRMR的自动化动态特征优选与权重分配机制，有效减少冗余并突出判别性特征；结合多源先验知识构建异质性驱动的自适应样本集；并基于引入动态加权节点分裂、邻域约束及自适应类别平衡的改进随机森林算法，实现城市绿地植被的高精度、冠层尺度、自适应分类。

本发明授权一种基于遥感的冠层尺度城市绿地植被分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感的冠层尺度城市绿地植被分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、多源遥感数据获取与融合：获取同一区域、多时相、时空基准一致的多源遥感数据，对多源遥感数据进行预处理，并进行空间配准和融合获得融合数据立方体； 步骤二、融合多源遥感数据的冠层尺度多维特征集构建：从步骤一融合数据立方体中提取光谱特征、时间序列动态特征、三维结构特征、上下文空间结构特征及多源融合复合特征五大类多个维度的特征构建结构化多维特征集D： 其中，FR代表城市绿地区域的区域级特征向量，其数字下标表示城市绿地区域的序数，M是城市绿地区域的总数；FR中的某一个维度的特征表示为Fi，其中i表示维度的序号； 步骤三、城市绿地植被增强样本集构建：融合多源先验数据得到植被类型空间分布概率图，基于空间分布概率图和绿地功能分区，以步骤二构建的多维特征集作为基础数据进行自适应采样，并对样本进行人机协同验证与增强获得城市绿地植被增强样本集，每个样本包括多维特征向量及对应的类别标签； 步骤四、优选后低维特征集的构建：对于步骤二构建的多维特征集，首先基于最大相关最小冗余mRMR算法进行特征子集筛选，然后计算每个特征在步骤三获得的增强样本集中的方差，并进行最大最小归一化处理，得到归一化方差作为特征权重，再通过主成分分析PCA进行降维，生成低维特征集D'； 步骤五、绿地自动分类：将步骤四构建优选后低维特征集D'和步骤三构建的城市绿地植被增强样本集输入到改进的随机森林模型中，实现冠层尺度的城市绿地自动分类；所述改进的随机森林算法在构建决策树时，采用基于步骤四中计算得到的特征权重的加权基尼系数作为节点分裂准则，并对分类结果进行邻域约束的空间一致性优化，加权基尼系数计算公式为： 其中，S为当前节点样本集，valuesFi为特征Fi的取值集合，|Sv|为特征取值为v的样本数，|S|当前节点的样本总数，Classes为所有类别标签集合，c为具体的类别标签，|Sv,c|为特征Fi取值为v且类别为c的样本数，wi为步骤四中计算得到的特征Fi的权重。

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