石河子大学张泽获国家专利权
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龙图腾网获悉石河子大学申请的专利应用于作物表型参数反演的多源多层次数据融合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：CN115424006B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211008392.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权应用于作物表型参数反演的多源多层次数据融合方法是由张泽;秦诗哲;丁怡人;马露露;周泽轩;张强;陈翔宇;周猛设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本应用于作物表型参数反演的多源多层次数据融合方法在说明书摘要公布了：本发明提供了应用于作物表型参数反演的多源多层次数据融合方法，多源多层次数据融合方法的具体步骤如下：第五步：利用高光谱数据提取作物叶片、冠层尺度的特征信息构建特征向量用于后续融合建模；第七步：利用叶绿素荧光数据提取作物叶片、冠层尺度的特征信息构建特征向量用于后续融合建模；本发明将不同传感器所获取的信息进行提取特征向量，并运用三层改进的融合方法，将数据代入不同的机器学习算法中训练验证，最后使用集成学习算法输出最终结果，既能保证准确率又可防止过拟合，大大提升了作物表型参数监测和诊断的稳定性和精度，为农户提供农情监测服务，为农作物的灾害防控与生产栽培提供技术支撑。
本发明授权应用于作物表型参数反演的多源多层次数据融合方法在权利要求书中公布了：1.应用于作物表型参数反演的多源多层次数据融合方法，其特征在于，所述多源多层次数据融合方法的具体步骤如下： 第一步：获取作物叶片、冠层尺度的数码图像； 第二步：对数码图像进行感兴趣区间分割，将待监测的叶片及冠层区域从背景中分割出来； 第三步：将数码图像转化为不同的颜色空间，并提取作物叶片、冠层尺度的颜色、纹理及形态特征构建特征向量用于后续融合建模； 第四步：获取作物叶片、冠层尺度的高光谱数据； 第五步：利用高光谱数据提取作物叶片、冠层尺度的特征信息构建特征向量用于后续融合建模； 第六步：获取作物叶片、冠层尺度的叶绿素荧光数据； 第七步：利用叶绿素荧光数据提取作物叶片、冠层尺度的特征信息构建特征向量用于后续融合建模； 第八步：将图像、光谱和荧光所提取的特征向量代入多源多层次数据融合方法进行精准反演作物表型参数； 所述多源多层次数据融合方法为特征级融合、决策级融合和混合融合。
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