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龙图腾网获悉吉林农业大学申请的专利一种基于轻量化梯度形态感知网络的森林郁闭度估测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：CN121545087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610069592.5，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于轻量化梯度形态感知网络的森林郁闭度估测方法是由陈红兵;李志鹏;李明明;冯一哲;李奇歆;徐志航;吴昊;陈睿;刘俊杰设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化梯度形态感知网络的森林郁闭度估测方法在说明书摘要公布了：本发明属于林业遥感监测与图像处理技术领域，尤其为一种基于轻量化梯度形态感知网络的森林郁闭度估测方法。包括以下步骤：步骤1：获取森林冠层遥感影像数据集；步骤2：构建基于轻量化梯度形态感知网络的树冠分割模型；步骤3：用边界增强型复合损失函数进行训练；步骤4：利用训练好的模型进行推理与森林郁闭度估测。本发明直接在消费级无人机或便携式设备上高效运行，满足林业快速调查的需求，能够精准捕捉树冠之间的微小梯度变化，有效切割粘连的树冠边界，显著提升了分割的几何精度，有效滤除了林下背景、非树冠阴影等冗余信息，解决了纹理混淆问题，具备极高的实用价值。

本发明授权一种基于轻量化梯度形态感知网络的森林郁闭度估测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化梯度形态感知网络的森林郁闭度估测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取森林冠层遥感影像数据集，包括森林正射影像及其对应的精细化像素级标注掩膜； 步骤2：构建基于轻量化梯度形态感知网络的树冠分割模型：包括：轻量化特征编码模块、语义引导通道压缩与聚焦模块、梯度引导形态学树冠注意力模块以及上采样重构模块； 步骤2.1：构建轻量化编码器：采用MobileNetV3-Large网络作为骨干，用于提取多尺度特征，该模块包含深度可分离卷积层与倒残差结构，将输入图像逐级下采样，输出多级特征图用于后续的跳跃连接； 步骤2.2：构建解码器与SCCF模块嵌入，解码器采用逐级上采样，在每个解码层的特征融合阶段，嵌入SCCF模块，SCCF模块接收两路输入：来自编码器的跳连特征和来自上一级解码器经上采样后的特征，所述SCCF模块通过语义引导的通道压缩，模型在解码阶段抑制了非目标区域的特征响应，保留了关键的纹理信息； 步骤2.3：构建G-MTCAM模块的嵌入与上采样重构，在经由SCCF模块完成特征的动态压缩与净化，并进行解码器特征重构后，将得到的特征图输入至梯度引导形态学树冠注意力模块，该模块被嵌入在每一个解码器层级中，经过G-MTCAM处理后的特征，最后进入上采样重构模块，映射为最终的二值分割掩膜，所述G-MTCAM模块通过中心差分卷积敏锐捕捉树冠边缘的微小梯度变化，并结合统计门控进行噪声滤除； 步骤3：用边界增强型复合损失函数进行训练； 步骤4：利用训练好的模型进行推理与森林郁闭度估测。

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吉林农业大学，其通讯地址为：130118 吉林省长春市南关区新城大街2888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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