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龙图腾网获悉迪锐天成信息技术(北京)有限公司申请的专利一种无人机载多模态植被观测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：CN120928825B 。

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：202511031513.3，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种无人机载多模态植被观测系统是由王伟;付敏荣设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机载多模态植被观测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机载多模态植被观测系统，涉及农业遥感与智能监测技术领域。包括无人机平台；多模态数据采集模块，用于采集目标区域的多模态数据生成当前观测状态向量；镜像状态建模模块，用于基于历史飞行数据构建目标区域处于健康状态下的植被镜像状态向量；偏差计算模块，用于计算当前观测状态向量与植被镜像状态向量的状态偏差；路径优化模块，用于根据状态偏差在目标区域内的空间分布迭代更新无人机的路径控制点，生成用于后续飞行的优化路径。本发明通过引入植被镜像状态作为健康参照，通过状态偏差驱动的路径优化算法，实现了无人机对异常区域的优先巡视。

本发明授权一种无人机载多模态植被观测系统在权利要求书中公布了：1.一种无人机载多模态植被观测系统，其特征在于，包括： 无人机平台，用于搭载多模态传感器并在目标区域执行观测飞行； 多模态数据采集模块，设置于所述无人机平台上，用于同步采集目标区域的可见光图像、红外图像和多光谱反射率数据，并生成当前观测状态向量； 镜像状态建模模块，用于基于历史飞行数据构建目标区域处于健康状态下的植被镜像状态向量，所述植被镜像状态向量为理想植被生长状态的多维特征表示； 偏差计算模块，用于将所述当前观测状态向量与所述植被镜像状态向量进行对比，计算二者之间的状态偏差； 路径优化模块，用于根据所述状态偏差在目标区域内的空间分布，通过以所述状态偏差为目标函数的梯度下降优化算法迭代更新无人机的路径控制点，生成用于后续飞行的优化路径，使无人机优先观测偏差显著区域； 所述系统还包括胁迫分类模块，用于基于所述状态偏差对偏差显著区域中的作物胁迫类型进行分类判断，所述作物胁迫类型包括以下任意一种或多种：干旱胁迫、病虫害胁迫或营养缺失； 所述胁迫分类模块通过训练得到的机器学习分类模型对偏差显著区域的作物胁迫类型进行自动判断，其中，所述机器学习分类模型以历史带标签的状态偏差样本数据进行监督训练，所述标签为作物胁迫类型； 所述路径优化模块进一步包括胁迫类型感知子模块，用于根据用户指定的目标胁迫类型，在路径优化过程中引入胁迫类型匹配约束； 引入胁迫类型匹配约束的过程具体包括： 根据胁迫分类模块输出的各空间位置的胁迫类型标签及其置信度，生成目标区域内各胁迫类型的空间分布图谱； 在优化路径过程中，基于所述空间分布图谱筛选出与用户感兴趣类型匹配的偏差区域作为优先观测目标，并调整偏差热力图中对应区域的权重系数，使其在梯度下降优化中获得更高关注度。

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