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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于无人机多光谱图像融合的作物产量预测方法及系统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：CN114782843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202210428234.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于无人机多光谱图像融合的作物产量预测方法及系统是由刘飞;周军;陆祥宇;杨睿;陈梦媛;焦杰;刘羽飞;孔汶汶设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机多光谱图像融合的作物产量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于无人机多光谱图像融合的作物产量预测方法及系统，属于产量预测领域，作物产量预测方法包括：采集目标区域作物成熟前的多光谱图像并确定作物测产区域；从作物测产区域中提取5个波段的灰度图像；确定每个灰度图像各波段的纹理特征；根据各波段的纹理特征确定6个纹理指数；根据5个波段的反射率平均值确定6个植被指数；根据红、绿、蓝波段的平均灰度值确定6个颜色指数；根据6个纹理指数、6个植被指数和6个颜色指数，确定产量指数；根据产量指数，采用随机森林方法，确定目标区域的作物产量。采用图像处理的方式降低了对作物的影响，同时融合纹理指数、植被指数和颜色指数提高了产量预测的精度。

本发明授权基于无人机多光谱图像融合的作物产量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机多光谱图像融合的作物产量预测方法，其特征在于，所述基于无人机多光谱图像融合的作物产量预测方法包括： 采集目标区域作物成熟前的多光谱图像； 根据所述多光谱图像，确定作物测产区域； 从所述作物测产区域中提取5个波段的灰度图像；5个波段包括蓝、绿、红、红边及近红外波段； 根据每个灰度图像，确定对应波段的纹理特征；所述纹理特征包括逆差距纹理、反差纹理、能量纹理及自相关纹理； 根据各波段的纹理特征，采用以下公式，确定6个纹理指数： 其中，TI1、TI2、TI3、TI4、TI5、TI6为6个纹理指数，CONRed为红色波段的反差纹理，ENENIR为近红外波段的能量纹理，ENERed为红色波段的能量纹理，CONRed为红色波段的自相关纹理，CONNIR为近红外波段的反差纹理； 从所述作物测产区域中提取5个波段的反射率值，并分别确定每个波段的反射率平均值； 根据各波段的反射率平均值，确定6个植被指数： VI1＝RE-NIRB-R； VI2＝R-B； VI3＝NIR-RNIR+R； VI4＝NIRB； VI5＝1.5*R-BR+B+0.5； VI6＝1.16*NIR-RNIR+R+0.16； 其中，RE为红边波段的反射率平均值，NIR为近红外波段的反射率平均值，B为蓝波段的反射率平均值，R为红波段的反射率平均值； 从所述作物测产区域中提取红、绿、蓝波段的灰度值，并分别确定红、绿、蓝波段的平均灰度值； 对每一波段的平均灰度值进行归一化，得到对应波段的归一化灰度值：r＝RR+G+B；g＝GR+G+B；b＝BR+G+B；其中，r为红波段的归一化灰度值，g为绿波段的归一化灰度值，b为蓝波段的归一化灰度值，R为红波段的平均灰度值，G为绿波段的平均灰度值，B为蓝波段的平均灰度值； 根据各波段的归一化灰度值，采用以下公式确定6个颜色指数： CI1＝2g-b-r； CI2＝g2-r2g2+r2； CI3＝g2-b*rg2+b*r； CI4＝r-gr+g-b； CI5＝3g-2.4r-b； CI6＝2g-b-r2g+b+r； 其中，g为绿波段的归一化灰度值，b为蓝波段的归一化灰度值，r为红波段的归一化灰度值； 根据6个纹理指数、6个植被指数和6个颜色指数，确定产量指数； 根据所述产量指数，基于机器学习随机森林模型，确定所述目标区域的作物亩产量：Yield＝fRFTI1,TI2,TI3,TI4,TI5,TI6,VI1,VI2,VI3,VI4,VI5,VI6,CI1,CI2,CI3,CI4,CI5,CI6；其中，Yield为作物亩产量，fRF为随机森林RF模型，VI1、VI2、VI3、VI4、VI5、VI6为6个植被指数，CI1、CI2、CI3、CI4、CI5、CI6为新建的6个颜色指数； 根据目标区域的作物种植面积和作物亩产量，确定作物总产量：W＝Yield*N；其中，W为作物总产量，Yield为作物亩产量，N为目标区域的作物种植面积。

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