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龍圖騰網獲悉中國科學院、水利部成都山地災害與環境研究所申請的專利基于多光譜影像的病蟲害樹木與枯死樹木智能分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120198745B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510687182.2，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于多光譜影像的病蟲害樹木與枯死樹木智能分類方法是由楊陽;常瑞英;王文志;冉飛;李偉;白雪松設計研發完成，并于2025-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多光譜影像的病蟲害樹木與枯死樹木智能分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多光譜影像的病蟲害樹木與枯死樹木智能分類方法，屬于圖像處理技術領域，包括以下步驟：S1、采集待分類區域的多光譜影像，并對多光譜影像進行幾何校正和輻射校正后，提取最新多光譜影像中像素點在各個波段的像素值；S2、根據最新多光譜影像中像素點在各個波段的像素值，確定各個波段的非線性調整值，為最新多光譜圖像生成顏色熵；S3、確定最新多光譜圖像的病蟲害區域，并在剩余區域中根據最新多光譜圖像的顏色熵，確定枯死樹木區域。本發明保持對光譜線性變化的魯棒性，在保證分類精度的前提下，大幅提升了大規模影像的處理效率。

本發明授權基于多光譜影像的病蟲害樹木與枯死樹木智能分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多光譜影像的病蟲害樹木與枯死樹木智能分類方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、采集待分類區域的多光譜影像，并對多光譜影像進行幾何校正和輻射校正后，提取最新多光譜影像中像素點在各個波段的像素值； S2、根據最新多光譜影像中像素點在各個波段的像素值，確定各個波段的非線性調整值，為最新多光譜圖像生成顏色熵； S3、確定最新多光譜圖像的病蟲害區域，并在剩余區域中根據最新多光譜圖像的顏色熵，確定枯死樹木區域； 所述S2包括以下子步驟： S21、將最新多光譜圖像的像素點在紅波段的像素值與最大紅波段像素值的比值、在藍波段的像素值與最大藍波段像素值的比值以及在綠波段的像素值與最大綠波段像素值的比值相加，作為像素點的顏色率； S22、根據所有像素點的顏色率，計算最新多光譜圖像的顏色熵； 所述S22包括以下子步驟： S221、根據最新多光譜圖像的所有像素點在各個波段的像素值下四分位數和像素值上四分位數，計算各個波段的非線性調整值； S222、根據各個波段的非線性調整值，確定最新多光譜圖像的調整范圍； S223、確定顏色率屬于調整范圍的像素點個數占最新多光譜圖像的總像素點數的比例； S224、根據顏色率屬于調整范圍的像素點個數占最新多光譜圖像的總像素點數的比例，確定最新多光譜圖像的顏色熵； 所述S221中，波段的非線性調整值的計算公式為： ； 式中，表示最新多光譜圖像的所有像素點在波段的像素值上四分位數，表示最新多光譜圖像的所有像素點在波段的像素值下四分位數，表示最新多光譜圖像的所有像素點在波段的像素值最大值，表示最新多光譜圖像的所有像素點在波段的像素值最小值，表示指數； 所述S222中，最新多光譜圖像的調整范圍的表達式為 ，其中，表示紅波段的非線性調整值，表示綠波段的非線性調整值，表示藍波段的非線性調整值，表示求最小值，表示最新多光譜圖像中所有像素點在所有波段的最大像素值； 所述S224中，最新多光譜圖像的顏色熵的計算公式為： ； 式中，表示對數函數，表示顏色率屬于調整范圍的像素點個數占最新多光譜圖像的總像素點數的比例； 所述S3包括以下子步驟： S31、將最新多光譜圖像中歸一化紅邊指數小于設定閾值的像素點作為病蟲害樹木區域； S32、基于最新多光譜圖像中除病蟲害樹木區域外的剩余區域，利用最新多光譜圖像生成顏色熵構建篩選目標函數； S33、利用篩選目標函數確定最佳目標像素點； S34、將剩余區域中與最佳目標像素點之間的曼哈頓距離小于設定閾值的像素點作為枯死樹木區域； 所述S32中，篩選目標函數的表達式為： ； 式中，表示最新多光譜圖像的顏色熵，表示剩余區域中第個像素點在所有波段的像素值均值，表示通過篩選目標函數確定的最佳目標像素點，表示剩余區域的所有像素點在紅波段的像素值均值，表示剩余區域的所有像素點在綠波段的像素值均值，表示剩余區域的所有像素點在藍波段的像素值均值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院、水利部成都山地災害與環境研究所，其通訊地址為：610213 四川省成都市天府新區群賢南街189號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。