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龙图腾网获悉河海大学申请的专利气候变化及人类活动对植被影响的量化方法及相关装置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：CN120030508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510495608.4，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权气候变化及人类活动对植被影响的量化方法及相关装置是由梁植;孙若辰;段青云设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本气候变化及人类活动对植被影响的量化方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种气候变化及人类活动对植被影响的量化方法及相关装置，本发明采用残差趋势法，确定气候变化和人类活动共同影响植被生长的子区域时间段，将对应的气候数据和去趋势气候数据输入深度学习模型，获得遥感植被指数Pre1和遥感植被指数Pre2，从而获得气候变化和人类活动对植被影响的量化结果，相较于传统的统计回归模型，提高了量化的准确性。

本发明授权气候变化及人类活动对植被影响的量化方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.气候变化及人类活动对植被影响的量化方法，其特征在于，包括： 获取待量化区域的遥感植被指数和气候数据； 根据待量化区域的遥感植被指数和气候数据，采用残差趋势法，确定第一子区域时间段A1；其中，第一子区域时间段A1为待量化区域中气候变化和人类活动共同影响植被生长的子区域或时间段； 将第一子区域时间段A1对应的气候数据输入深度学习模型，获得第一子区域时间段A1对应的遥感植被指数Pre1，将第一子区域时间段A1对应的去趋势气候数据输入深度学习模型，获得第一子区域时间段A1对应的遥感植被指数Pre2；其中，去趋势气候数据为去掉气候变化趋势数据后的气候数据； 根据遥感植被指数Pre1和遥感植被指数Pre2，计算气候变化对植被影响的量化结果； 根据遥感植被指数Pre1和第一子区域时间段A1对应的遥感植被指数，计算人类活动对植被影响的量化结果； 上述根据遥感植被指数和气候数据，采用残差趋势法，确定子区域时间段的过程包括： 根据气候数据，采用预先构建的回归模型，预测遥感植被指数；其中，回归模型中以遥感植被指数作为因变量、气候数据作为自变量； 计算获取的遥感植被指数与预测的遥感植被指数之间的残差； 若残差的趋势不显著，则认为残差对应的子区域时间段为仅气候变化影响植被生长的子区域或时间段； 若残差的趋势显著，则认为残差对应的子区域时间段为气候变化和人类活动共同影响植被生长的子区域或时间段。

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