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龙图腾网获悉水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利基于动态作物敏感型植被健康指数的极端农业干旱事件识别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：CN121033699B 。

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：202511569906.X，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于动态作物敏感型植被健康指数的极端农业干旱事件识别方法是由王炜;马昱斐;刘艳丽;金君良;李琼芳;关铁生;阮俞理;姚传辉;李浩;秦力设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态作物敏感型植被健康指数的极端农业干旱事件识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态作物敏感型植被健康指数的极端农业干旱事件识别方法，包括S1、收集整理气象、农业干旱基础数据；S2、计算作物敏感型加权VHI数据；S3、逐像素独立计算动态双阈值；S4、构建气象‑农业耦合触发机制；S5、大范围数据并行计算，识别极端干旱事件；S6、后处理与时空分析。该方法提升了关键生育期干旱响应灵敏度，且避免了固定阈值在不同区域、不同年份下适应性差的问题，提升了干旱识别的区域针对性。通过建立气象‑农业耦合触发机制，有效区分了真实农业干旱与非干旱因素干扰，降低误报率，提升了事件识别的准确性。本发明提高了干旱监测的时效性、适应性与识别准确性，适用于大尺度农业干旱监测与评估。

本发明授权基于动态作物敏感型植被健康指数的极端农业干旱事件识别方法在权利要求书中公布了：1.基于动态作物敏感型植被健康指数的极端农业干旱事件识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集整理气象、农业干旱基础数据：基础数据包括研究区域内逐像素的周尺度植被健康指数VHI数据和标准化降水指数SPI3数据，且标准化降水指数SPI3数据与周尺度植被健康指数VHI数据的时空分辨率一致； S2、计算作物敏感型加权VHI数据：对周尺度植被健康指数VHI数据进行标准化处理，将全年按周划分为作物“生长期”与“非生长期”两种状态，记为Zscore-VHI；利用作物系数Kc对植被健康指数VHI数据进行逐周加权，得到作物系数加权VHI，记为Kc-VHI；根据Zscore-VHI和Kc-VHI得到作物敏感型加权VHI数据； S3、逐像素独立计算动态双阈值：当像素处于生长期时，极端农业干旱触发阈值采用该像素历史Kc-VHI的第5百分位，恢复阈值采用历史Kc-VHI的第50百分位；若像素位于非生长期，极端农业干旱触发阈值采用该像素历史Zscore-VHI的第5百分位，恢复阈值采用历史Zscore-VHI的第50百分位； S4、构建气象-农业耦合触发机制：根据作物生长周期动态选择对应阈值，并结合植被健康指数和滞后气象干旱信号，识别并跟踪极端干旱事件，并对初步识别的事件进行数据质量检查； S5、大范围数据并行计算：将研究区域按空间块进行划分，利用多线程并行处理技术逐像素执行极端干旱事件识别，得到包含事件开始时间、结束时间、持续周数、恢复周数、最低Kc-VHI值点时间、事件期间平均VHI值以及像素中心经纬度的极端干旱事件初步清单，并将其结构化输出为标准化数据库； S6、后处理与时空分析：对所述极端干旱事件初步清单进行事件后处理与过滤，剔除完全非生长期事件，输出格式为CSV的最终极端干旱事件特征表，并对识别结果进行时间序列和空间分布分析。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，其通讯地址为：210000 江苏省南京市鼓楼区广州路223号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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