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龙图腾网获悉中南大学;湖南中科星图信息技术股份有限公司申请的专利融合无人机激光点云和影像的耕地遮蔽物交叉测量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：CN120411786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510594808.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权融合无人机激光点云和影像的耕地遮蔽物交叉测量方法是由李建辉;邓敏;陈杰;周昭明;俞友良设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合无人机激光点云和影像的耕地遮蔽物交叉测量方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感测量技术领域，公开了融合无人机激光点云和影像的耕地遮蔽物交叉测量方法；方法包括：采集耕地点云数据和耕地影像数据并进行融合，生成融合点云数据；对融合点云数据进行处理，识别融合点云数据中的第一绿地数据；计算可见光植被指数，并识别融合点云数据中的第二绿地数据；将第一绿地数据和第二绿地数据进行整合，生成绿地点云数据，并进行区域化处理，形成离散的绿地区域；对绿地区域进行垂直结构分析，识别并删除绿地区域中的悬浮区域，获取耕地区域数据；根据耕地区域数据，生成耕地区域正射影像；本发明能够实现对耕地中植被遮挡物的高精度识别与去除，避免在地形起伏或植被密集区域的误判情况。

本发明授权融合无人机激光点云和影像的耕地遮蔽物交叉测量方法在权利要求书中公布了：1.融合无人机激光点云和影像的耕地遮蔽物交叉测量方法，其特征在于，包括： S1：采集耕地点云数据和耕地影像数据； S2：采用空间配准技术和属性映射技术，将耕地点云数据和耕地影像数据进行融合，生成融合点云数据； S3：利用雷达特征融合技术对融合点云数据进行地物分类处理，识别融合点云数据中的第一绿地数据；计算可见光植被指数，并通过阈值分割法识别融合点云数据中的第二绿地数据； S4：将第一绿地数据和第二绿地数据进行整合，生成绿地点云数据，并基于空间聚类算法对绿地点云数据进行区域化处理，形成离散的绿地区域； S5：采用悬浮判别技术对绿地区域进行垂直结构分析，识别绿地区域中的悬浮区域，并将悬浮区域从绿地区域中删除，获取耕地区域数据； 识别悬浮区域的方法包括： 将第一绿地数据中，未标记为绿植点的植被点同样作为地面点；根据所有的地面点，生成耕地地面数据；根据耕地地面数据，采用加权插值算法，生成地面高程网格，其中每个网格单元均包含一个地面高程值，地面高程值为地面点相对于平均海平面的垂直高度；采用基础插值算法，从地面高程网格中计算出每个绿植点对应的地面高程值；将每个绿植点的Z坐标值，分别减去对应的地面高程值，获取每个绿植点的相对高度差；根据地面高程网格，采用窗口分析算法，生成地面坡度网格，其中每个网格单元均包括一个坡度值，坡度值为地面点对应地表与水平面的倾斜角度；采用基础插值算法，从地面坡度网格中计算出每个绿植点对应的坡度值； 将每个绿植点的相对高度差与坡度值均作为一组绿植数据，绿植数据与绿植点一一对应；将每组绿植数据分别输入训练好的悬浮识别模型中，输出对应的识别标签，悬浮识别模型为深度神经网络模型；识别标签为识别结果对应的数字标签，不同的识别结果对应的数字标签不同，识别结果包括悬浮和固定；根据每组绿植数据对应的识别标签，获取每组绿植数据对应的识别结果；若识别结果为悬浮，则将对应绿植数据所对应的绿植点标记为悬浮点，若识别结果为固定，则不对对应绿植数据所对应的绿植点进行标记；对所有的悬浮点进行区域化处理，形成离散的悬浮区域；形成离散的悬浮区域的方法与形成离散的绿地区域的方法一致； S6：根据耕地区域数据，利用点云逆向建模技术生成耕地区域正射影像。

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