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龙图腾网获悉国家林业和草原局生物灾害防控中心申请的专利松材线虫病疫木早期精确识别的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：CN120629025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510275393.5，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权松材线虫病疫木早期精确识别的方法是由方国飞;周艳涛;张弼尧;闫佳钰;孙红;侯瑞;李晓冬;王越;陈怡帆;刘冰;张晨书设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本松材线虫病疫木早期精确识别的方法在说明书摘要公布了：本申请提供了松材线虫病疫木早期精确识别的方法，涉及影像数据、样本叶绿素和含水量数据、光谱数据等的处理和分析的技术领域，包括以下步骤：基于所获取的无人机高光谱遥感数据、标准针叶样本的叶绿素含量数据、含水量数据及ASD高光谱数据，利用SPA算法，结合经典植被指数与松树色素数据、含水量数据等生理特征参量进行敏感性分析，筛选最佳色素、含水量指标数据，并采用水分数据‑色素数据协同指标，通过利用多种指标和多种数据包括影像数据、样本叶绿素和含水量数据、光谱数据等，并且对这些数据进行处理和分析，从而实现了对松材线虫病疫木进行早期精确的识别。

本发明授权松材线虫病疫木早期精确识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种松材线虫病疫木早期精确识别的方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、获取检测区域内的高分辨率无人机高光谱遥感影像数据，标准针叶样本的叶绿素含量数据、含水量数据及ASD高光谱数据； S2、基于SPA波段选择算法筛选松材线虫病敏感波段； S3、依据差分归一化方式构建光谱指数，结合既有经典植被指数与松树色素数据、含水量数据生理特征参量进行敏感性分析，筛选最佳色素、含水量指标数据；具体包含以下步骤： S31、候选指标集构建：依据步骤S2所筛选敏感波段，基于差分归一化方式构建光谱指数DVI；选择应用于松材线虫病监测的经典植被指数，与所构建的新指数共同组成候选指标集；差分归一化光谱指数构建公式为： ； 式中，B1、B2分别代表所提取敏感波段中两个相异波段； S32、最佳光谱指数筛选：结合实地调研与无人机高光谱遥感影像数据，逐一分析候选指标集中各光谱数据与松树色素数据、含水量数据的相关程度，依据相关系数R值大小排序选择光谱指数CI、WASCOSBNDI作为最佳色素、含水量指标应用于建模分析；所述光谱指数CI、WASCOSBNDI的表达式为： CI＝ρ850-ρ710ρ850+ρ680； WASCOSBNDI＝ρ531-ρ570ρ531+ρ570； 式中：ρ850，ρ710，ρ680，ρ531，ρ570分别表示850nm、710nm、680nm、531nm、570nm波段处光谱的反射值； S4、构建松材线虫病变色立木感病阶段监测识别算法，并对松材线虫病变色立木进行识别，从而实现松材线虫病疫木早期精确识别，具体步骤包括： 在确定最佳色素数据、含水量数据指标后，基于色素或含水量单一数据指标进行类间可分性度量获取最佳分类阈值识别不同感病阶段疫木，基于色素数据-含水量数据协同指标二维特征利用线性判别分析法获取最适组合阈值进行感病阶段判识，对比不同指标的识别精度确定最优松材线虫病变色立木感病阶段识别算法。

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国家林业和草原局生物灾害防控中心，其通讯地址为：110000 辽宁省沈阳市于洪区黄河北大街58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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