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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利星空地多源数据协同水稻白叶枯严重程度大面积制图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：CN120375237B 。

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：202510477922.X，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权星空地多源数据协同水稻白叶枯严重程度大面积制图方法是由刘围围;孙伟伟;张欣;杨刚设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本星空地多源数据协同水稻白叶枯严重程度大面积制图方法在说明书摘要公布了：本发明涉及星空地多源数据协同水稻白叶枯严重程度大面积制图方法，包括星空地多源数据协同水稻白叶枯严重程度大面积制图方法；根据无人机影像波段计算多种常用植被指数，确定水稻白叶枯病分类精度最高的植被指数和对应阈值；构建白叶枯病危害水稻严重程度指数；通过多模型对比与交叉验证确定最优模型；绘制研究区域内水稻白叶枯病严重程度的空间分布图并进行等级划分。本发明的有益效果是：本发明创新性地解决了多源遥感数据跨尺度融合、病害特征定量提取及大范围反演模型优化等关键技术问题，具有监测精度高、空间覆盖广等特点。

本发明授权星空地多源数据协同水稻白叶枯严重程度大面积制图方法在权利要求书中公布了：1.星空地多源数据协同水稻白叶枯严重程度大面积制图方法，其特征在于，包括： S1、获取无人机多光谱影像和Sentinel-2影像并进行预处理； S2、结合地面调查数据与目视解译，确定无人机多光谱影像中的健康与白叶枯危害水稻样本点；根据无人机影像波段计算多种常用植被指数，确定水稻白叶枯病分类精度最高的植被指数和对应阈值； S3、将所述无人机多光谱影像分类结果与Sentinel-2像元空间叠加，统计每个Sentinel-2像元内病害区域的面积比例及植被指数，构建白叶枯病危害水稻严重程度指数； S3包括： S301、将无人机分类结果与Sentinel-2影像的像元进行空间叠加，确保每个Sentinel-2像元包含若干无人机像元； S302、统计每个Sentinel-2像元内受白叶枯病影响的无人机像元数量，并与该像元内所有水稻像元数量进行对比，从而计算出白叶枯病危害面积比例；同时，计算每个Sentinel-2像元内所有无人机像元的平均归一化植被指数值，构建白叶枯病危害水稻严重程度指数； S4、以Sentinel-2影像反射率及植被指数为自变量，以所述白叶枯病危害水稻严重程度指数为因变量，通过多模型对比与交叉验证确定最优模型； S5、利用所述最优模型及Sentinel-2影像，绘制研究区域内水稻白叶枯病严重程度的空间分布图并进行等级划分。

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