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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种冬小麦分蘖数监测方法、设备及产品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：CN118794918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202410769491.X，技术领域涉及：G01N21/359；该发明授权一种冬小麦分蘖数监测方法、设备及产品是由张瑶;蓝姝;高庭耀;仝方慧;米国华设计研发完成，并于2024-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种冬小麦分蘖数监测方法、设备及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种冬小麦分蘖数监测方法、设备及产品，涉及农业监测领域，该方法包括获取地面实测分蘖数据和无人机高光谱小麦冠层高光谱影像；对无人机高光谱小麦冠层高光谱影像进行近红外光谱自适应增强预处理；对光谱增强的影像进行基于误差像元修正法与极化分割法的自适应图像分割；从含有作物信息的掩膜图像中提取特征数据，并构建多角度的图谱特征库；利用多策略融合的优化灰狼搜索算法从图谱特征库中筛选目标特征；利用目标特征和地面实测分蘖数据，采用支持向量机SVM模型，构建并训练冬小麦分蘖数预测模型；利用冬小麦分蘖数预测模型对研究区进行分蘖数反演。本申请能够提高冬小麦分蘖数监测的准确性和效率。

本发明授权一种冬小麦分蘖数监测方法、设备及产品在权利要求书中公布了：1.一种冬小麦分蘖数监测方法，其特征在于，所述冬小麦分蘖数监测方法包括： 获取地面实测分蘖数据和无人机高光谱小麦冠层高光谱影像； 对无人机高光谱小麦冠层高光谱影像进行近红外光谱自适应增强预处理；所述近红外光谱自适应增强预处理用于根据近红外光谱矩阵确定植被密集度指标，再根据植被密集度指标确定植被密集度梯度等级；之后根据植被密集度梯度等级确定自适应增强因子，最后根据自适应增强因子实现光谱增强； 对光谱增强的影像进行基于误差像元修正法与极化分割法的自适应图像分割，得到含有作物信息的掩膜图像； 从含有作物信息的掩膜图像中提取特征数据，并构建多角度的图谱特征库；所述特征数据包括：光谱特征、纹理特征、颜色特征以及形状特征； 利用多策略融合的优化灰狼搜索算法从图谱特征库中筛选目标特征； 利用目标特征和地面实测分蘖数据，采用支持向量机SVM模型，构建并训练冬小麦分蘖数预测模型； 利用冬小麦分蘖数预测模型对研究区进行分蘖数反演； 所述对无人机高光谱小麦冠层高光谱影像进行近红外光谱自适应增强预处理，具体包括： 利用公式确定植被密集度指标； 利用植被密集度指标的平均值确定植被密集度梯度等级； 利用公式确定自适应增强因子； 将无人机高光谱小麦冠层高光谱影像的近红外统计曲线与自适应增强因子进行点乘运算，实现近红外光谱自适应增强预处理； 其中，为植被密集度指标，Rnir为850 nm处的近红外反射率，Rred为650 nm处的红波段反射率，为适应增强因子，∈i×10%，i=1, 2, ..., 5，用于决定有效增强处理过程中起点P的位置，为参数取值与植被密集度梯度等级成反比的参数，∈j×10%，j=6, 7, 8，用于决定增强力度开始减弱时转折点Q的位置，表示Q点的横坐标位置，，为自适应增强因子的横坐标最大值，h∈1, 1.15，h用于决定自适应增强因子函数或Q点位置的最大值。

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