中国科学院南京地理与湖泊研究所张玉超获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院南京地理与湖泊研究所申请的专利不同生活型水生植物的遥感监测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：CN114965299B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202210353307.4，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权不同生活型水生植物的遥感监测方法是由张玉超;施坤;刘兆敏设计研发完成，并于2022-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本不同生活型水生植物的遥感监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及不同生活型水生植物的遥感监测方法，包括：基于野外实测数据，利用高空间分辨率的卫星数据进行水生植物遥感监测，以通过精度验证的遥感监测结果作为建模真值数据，放入建模真值数据集；选用Landsat系列数据全波段遥感反射率数据及MODISAquab1‑b7波段的遥感反射率数据作为建模输入参数，建模真值数据集作为输出，训练卷积神经网络模型；获取待测水体的Landsat和MODIS数据，输入所述卷积神经网络模型，获得待测时间的不同生活型水生植物的分布。基于该方法，可准确获取2000年以来不同生活型水生植物的年际、月际变化规律及其空间分布。
本发明授权不同生活型水生植物的遥感监测方法在权利要求书中公布了：1.不同生活型水生植物的遥感监测方法，其特征在于，包括： 基于野外实测数据，利用高空间分辨率的卫星数据进行水生植物遥感监测，以通过精度验证的遥感监测结果作为建模真值数据，放入建模真值数据集；所述建模真值数据的获取方式是，基于高空间分辨率的卫星数据采用极大似然估计法，进行水生植物遥感监测，并利用野外实测数据对该结果进行验证，通过验证后的数据作为训练模型的真值； 选用Landsat系列数据全波段遥感反射率数据及MODISAquab1-b7波段的遥感反射率数据作为建模输入参数，建模真值数据集作为输出，训练卷积神经网络模型； 获取待测水体的Landsat和MODIS数据，输入所述卷积神经网络模型，获得待测时间的不同生活型水生植物的分布。
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