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龙图腾网获悉北京林业大学申请的专利一种基于SSI与水体指数融合的沙漠遥感影像湖泊提取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：CN119672524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411724207.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于SSI与水体指数融合的沙漠遥感影像湖泊提取方法是由郝蕊芳;薛兆磊;于明含设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SSI与水体指数融合的沙漠遥感影像湖泊提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SSI与水体指数融合的沙漠遥感影像湖泊提取方法，包括步骤：基于GEE平台获取的遥感影像数据，计算悬浮泥沙指数SSI和水体指数；将悬浮泥沙指数与水体指数进行融合处理，获得融合影像，以增强湖泊区域与背景区域的区分度；通过单指数阈值分割提出分类方法；基于提出的分类方法对融合影像进行分类，精确提取湖泊区域。能够有效提升在沙漠环境中湖泊提取的准确性，特别是在含有高浓度泥沙的湖泊区域以及地表反射较强的沙漠区域。通过这两种技术的融合，能够充分利用不同光谱指数的优势，在复杂环境下实现更精确的水体识别。

本发明授权一种基于SSI与水体指数融合的沙漠遥感影像湖泊提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SSI与水体指数融合的沙漠遥感影像湖泊提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 1基于GEE平台获取的遥感影像数据，计算悬浮泥沙指数和水体指数； 所述悬浮泥沙指数简称：SSI，指某段河流中悬浮的各大小级别泥沙颗粒累积干重占所有级别泥沙颗粒总重量的比重，通常用于描述河流中泥沙的悬浮状态及其分布特性； 2将悬浮泥沙指数与水体指数进行融合处理，获得融合影像，以增强湖泊区域与背景区域的区分度； 3通过单指数阈值分割提出分类方法； 4基于提出的分类方法对融合影像进行分类，精确提取湖泊区域； 所述遥感影像数据包括多光谱或高光谱影像数据，数据源为遥感卫星或无人机设备； 所述悬浮泥沙指数通过公式计算得到； 所述融合处理使用加权平均法，以平衡悬浮泥沙指数和水体指数在湖泊提取中的贡献； 所述加权平均法中的权重根据沙漠与湖泊的反射特性进行动态调整，以提高湖泊提取的精度； 所述水体指数为归一化差异水体指数或修正归一化差异水体指数； MNDWINDVI或MNDWIEVI，且EVI0.1； NDWI为归一化差异水体指数； MNDWI为修正归一化差异水体指数； NDVI为归一化植被指数； EVI为增强型植被指数； 根据上述的NDVI和MNDWI的关系，定义水体提取函数，基于水体提取函数得到的结果，计算水体频率： ； 水体提取函数根据以下条件判断像素是否属于水体： 水体频率表示水体像素在总像素中的比例，根据水体频率划分水体类别： 将水体频率大于等于0.75的像素划分为永久水体，将水体频率小于等于0.25的像素划分为非水体，将水体频率大于0.25且小于0.75的像素划分为季节性水体； 通过以下公式计算悬浮泥沙指数： ； 其中： RNIR是近红外波段的反射率； RRED是红波段的反射率； 该指数用于识别湖泊中悬浮泥沙的浓度，帮助区分泥沙含量较高的水体区域与沙漠表面的非水体区域； 通过以下公式计算归一化差异水体指数： ； 其中： RNIR是近红外波段的反射率 RGREEN是绿波段的反射率 通过以下公式计算修正归一化差异水体指数： ； 其中： RSWIR是短波红外波段的反射率 RGREEN是绿波段的反射率 其中，所述方法还包括：将得到的SSI数据和多指数协同提取的水体数据结合，设定阈值，将大于所述阈值的判定为固体泥沙，小于所述阈值的判定为悬浮泥沙；对水体数据进行目视判读，标注出每一个湖泊区；将湖泊水体识别结果矢量化，目视解译去除非水体部分，得到湖泊水体矢量数据，确定所有湖泊面积；对单张图中的湖泊赋予对应的名称，并使用空间连接工具对所有图集的湖泊进行名称关联；其中，多指数协同方法还包括使用验证点数据和湖泊面积数据构建混淆矩阵，计算卡帕系数，验证多指数协同提取到的沙漠湖泊面积数据集精度。

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