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龙图腾网获悉北京师范大学;北京尚德智汇科技有限公司申请的专利一种森林破坏区识别方法、系统、电子设备及存储介质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：CN116403111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310369038.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种森林破坏区识别方法、系统、电子设备及存储介质是由潘耀忠;赵传武;任首佳;郑学昌;齐文栋设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种森林破坏区识别方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种森林破坏区识别方法、系统、电子设备及存储介质，涉及森林破坏区识别领域，通过对获取的待识别森林区域的哨兵1号GRD数据和SLC数据进行预处理，并计算所有像素点的最佳特征参数，最佳特征参数是根据后向散射强度参数在森林破坏区和环境背景的分离度、植被指数在森林破坏区和环境背景的分离度以及极化参数在森林破坏区和环境背景的分离度确定的，利用K‑均值聚类算法对所有所述像素点的最佳特征参数进行聚类，确定所述待识别森林区域的森林破坏区。本发明代替人工监督方法，提高了森林破坏区识别的效率以及准确性。

本发明授权一种森林破坏区识别方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种森林破坏区识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别森林区域的哨兵1号GRD数据和哨兵1号SLC数据； 对所述哨兵1号GRD数据进行第一预处理，对所述哨兵1号SLC数据进行第二预处理，得到预处理后的GRD数据和预处理后的SLC数据；所述第一预处理包括轨道校正、辐射校正、热噪声和边缘噪声去除、地形校正以及滤波；所述第二预处理包括轨道校正、辐射校正、多视、极化矩阵生成、地形校正、滤波和极化分解； 根据所述预处理后的GRD数据和所述预处理后的SLC数据，计算所述待识别森林区域中所有像素点的最佳特征参数；所述最佳特征参数包括第一最佳特征参数、第二最佳特征参数和第三最佳特征参数；所述第一最佳特征参数是根据后向散射强度参数在森林破坏区和环境背景的分离度确定的；所述后向散射强度参数包括同极化后向散射强度和交叉极化后向散射强度；所述第二最佳特征参数是根据植被指数在森林破坏区和环境背景的分离度确定的；所述植被指数包括雷达植被指数、极化雷达植被指数和雷达森林退化指数；所述第三最佳特征参数是根据极化参数在森林破坏区和环境背景的分离度确定的；所述极化参数包括极化矩阵对角线参数、极化熵、极化各向异性和极化角度； 最佳特征参数的确定过程，具体包括： 获取森林实验区的哨兵1号GRD样本数据和哨兵1号SLC样本数据； 对所述哨兵1号GRD样本数据进行第一预处理，对所述哨兵1号SLC样本数据进行第二预处理，得到预处理后的GRD样本数据和预处理后的SLC样本数据； 根据所述预处理后的GRD样本数据，计算所述森林实验区中所有像素点的同极化后向散射强度、交叉极化后向散射强度、雷达植被指数、极化雷达植被指数和雷达森林退化指数； 根据所述预处理后的SLC样本数据，计算所述森林实验区中所有像素点的极化矩阵对角线参数、极化熵、极化各向异性和极化角度； 计算所有像素点的所述同极化后向散射强度、所述交叉极化后向散射强度、所述雷达植被指数、所述极化雷达植被指数、所述雷达森林退化指数、所述极化矩阵对角线参数、所述极化熵、所述极化各向异性和所述极化角度在所述实验区中的森林破坏区和环境背景的分离度； 根据所有所述分离度，确定第一最佳特征参数、第二最佳特征参数和第三最佳特征参数； 计算所有像素点的所述同极化后向散射强度、所述交叉极化后向散射强度、所述雷达植被指数、所述极化雷达植被指数、所述雷达森林退化指数、所述极化矩阵对角线参数、所述极化熵、所述极化各向异性和所述极化角度在森林破坏区和环境背景的分离度，具体包括： 利用公式，计算所述同极化后向散射强度、所述交叉极化后向散射强度、所述雷达植被指数、所述极化雷达植被指数、所述雷达森林退化指数、所述极化矩阵对角线参数、所述极化熵、所述极化各向异性和所述极化角度在森林破坏区和环境背景的分离度；其中，为森林破坏区所有像素点的某个特征参数的平均值；为环境背景所有像素点的某个特征参数的平均值；为森林破坏区所有像素点的某个特征参数的标准差；为环境背景所有像素点的某个特征参数的标准差； 根据所有所述像素点的最佳特征参数，利用K-均值聚类算法，确定所述待识别森林区域的森林破坏区。

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