买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东省国土空间数据和遥感技术研究院(山东省海域动态监视监测中心)申请的专利一种多源遥感数据融合的湿地信息提取方法及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：CN121365369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511947644.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种多源遥感数据融合的湿地信息提取方法及系统是由王萌;徐娜;于军;李修鸣;黄健;郭腾杰;孙宝源设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源遥感数据融合的湿地信息提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像处理技术领域，具体为一种多源遥感数据融合的湿地信息提取方法及系统，包括以下步骤：获取并融合湿地光学雷达影像与水位时序数据，提取近红外与后向散射多源特征参数判别水体像元，统计空间连通性聚合生成水体斑块边界，计算面积周长与形状指数综合模型分类湿地类型，结合植被覆盖度与土壤水分进行调整不匹配标签，形成湿地信息提取成果图。本发明中，通过联合反射与散射特征强化水体差异表现，通过联合反射与散射表征增强水体与周边差异表现，通过双向阈值约束抑制边界过渡混叠，通过连通性分析恢复保持斑块空间完整性，通过形态参数组合强化类型分级灵敏性，通过生态属性一致性校正提高湿地表达精准性与类型稳定性。

本发明授权一种多源遥感数据融合的湿地信息提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多源遥感数据融合的湿地信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取湿地区域的光学影像、雷达影像及水位高度时序数据，对光学影像与雷达影像进行空间位置对齐，采用波段融合算法将多光谱波段数据与后向散射系数按像元位置叠加融合，生成多源融合影像数据集； S1的具体步骤为： S111：基于湿地区域的光学影像与雷达影像的像元空间坐标，调用两类影像的行列索引并将对应坐标值与影像坐标基准进行比较，基于偏移差值对影像坐标执行栅格位置校正，生成光雷达对位矩阵； S112：根据所述光雷达对位矩阵的像元对应关系，调用光学影像的多光谱波段数值与雷达影像的后向散射系数，针对同一像元对两类数值执行聚合并依据光谱基准值进行比对并进行序列化处理，得到像元融合特征帧； S113：针对所述像元融合特征帧的序列结构，将序列的行列索引与区域网格索引进行匹配，根据网格索引将特征帧映射至对应的地理栅格单元中，生成多源融合影像数据集； S2：调用所述多源融合影像数据集中像元的多光谱反射率与后向散射系数，提取近红外波段反射率及雷达后向散射系数，根据水体双重特征结合水体特征判定基准值识别水体像元与非水体像元，生成湿地水体分布掩膜； S2的具体步骤为： S211：基于所述多源融合影像数据集中的像元多光谱反射率，获取近红外波段反射率数据，将像元坐标与光谱值作为基础，执行光谱数据提取，利用影像像元位置关系，提取对应像元的近红外反射率值，生成近红外反射率矩阵； S212：基于所述近红外反射率矩阵与雷达后向散射系数，对两类数据进行联合阈值判定操作，结合近红外反射率值及雷达散射值，采用公式： ； 计算双特征决策柱状值，依据水体特征判定基准值判定水体与非水体像元，生成像元水体判定矩阵，其中，代表第i行第j列像元双特征决策柱状值，代表第i个像元近红外反射率序列中第k项数值，代表第j个像元近红外反射率序列中第k项数值，代表第i行第j列像元的雷达后向散射系数，代表第i行第j列像元几何空间邻域散射增量，代表第i行第j列像元本地背景散射能量值，求和符号k代表像元光谱序列的索引计数，n代表像元近红外反射率序列的长度； S213：基于所述像元水体判定矩阵，对每个像元进行二值映射操作，将水体像元标记为水体编码，将非水体像元标记为非水体编码，生成湿地水体分布掩膜； S3：调用所述湿地水体分布掩膜中标记为水体的像元位置，统计水体像元的空间连通性，计算相邻水体像元间的欧氏距离，将水体像元归并为水体斑块，提取边界像元坐标，形成湿地水体边界矢量集； S3的具体步骤为： S311：基于所述湿地水体分布掩膜中标记为水体的像元位置，获取标记像元的二维坐标矩阵，执行欧氏距离计算，判断水体像元是否相邻，依据欧氏距离对比邻接关系，得到像元邻接判定系数； S312：调用所述像元邻接判定系数，针对像元编号执行连通关系聚类操作，依据像元与邻接像元之间空间位置，计算水体像元聚合强度值，得到水体聚类段落矩阵； S313：根据所述水体聚类段落矩阵，提取水体连通区域像元，进行邻域拓扑检测，判定边界像元并按空间顺序进行轮廓追踪，闭合曲线后进行统一矢量表达，得到湿地水体边界矢量集； S4：调用所述湿地水体边界矢量集中水体斑块的边界坐标，计算水体斑块的面积、周长及形状复杂度指数，通过多参数融合判别模型划分为河流型、湖泊型和沼泽型湿地，输出湿地类型分类结果图； S5：调用所述湿地类型分类结果图中水体斑块的类型标签与空间位置，结合植被覆盖度数据与土壤含水量数据，计算周边缓冲区内的植被类型分布概率，调整不匹配区域的湿地类型标签，形成湿地信息提取成果图； 所述湿地信息提取成果图包括湿地类型调整层、湿地生态属性层和湿地空间一致性层。

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山东省国土空间数据和遥感技术研究院(山东省海域动态监视监测中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市市中区舜耕路48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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。