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龙图腾网恭喜浙江广川工程咨询有限公司;诚通凯胜生态建设有限公司;嘉善县河湖管理服务中心(嘉善县水利工程质量与安全管理服务中心)申请的专利一种基于图像识别的互花米草分布状况监测预警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：CN119540780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510072404.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于图像识别的互花米草分布状况监测预警方法是由仇健;李方相;陈通;何杰;陈文亮;王坤雪;黄阳杰;傅理文;陈春林;崔佳;陈明哲设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的互花米草分布状况监测预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及互花米草图像识别技术领域，具体为一种基于图像识别的互花米草分布状况监测预警方法，包括：利用Sentinel‑1雷达数据和Sentinel‑2光学遥感数据提取植被特征，并结合TWDTW模型实现互花米草区域分类，得到第一互花米草区域；计算第一互花米草区域的生态因子和水利因子，并通过加权求和生成分级区域；按分级区域的优先顺序定期使用无人机拍摄第一互花米草区域的地面影像，并使用目标检测模型识别互花米草分布变化，生成覆盖面积变化率、扩散速率和覆盖密度变化率指标，形成动态预警报告。该方法通过识别互花米草区域并实时分析互花米草的扩散趋势，提高了对互花米草分布状况的监测精确性，为生态环境保护和互花米草治理提供了科学决策依据。

本发明授权一种基于图像识别的互花米草分布状况监测预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的互花米草分布状况监测预警方法，其特征在于，包括：获取待测地区的影像数据，所述影像数据包括Sentinel-1雷达数据与Sentinel-2光学遥感数据；对所述影像数据进行预处理，生成第一数据；根据所述第一数据提取植被特征变量；采集所述待测地区的植被样本点，并对所述植被样本点标记植被标签；所述植被标签包括互花米草和非互花米草；根据所述植被样本点和所述植被特征变量，使用TWDTW模型对所述待测地区进行植被分类，得到第一互花米草区域；根据所述第一互花米草区域和所述第一数据，计算得到生态因子和水利因子；所述生态因子的计算过程包括：将所述第一互花米草区域划分为N个目标区域；提取所述目标区域的NDVI指数和后向散射系数；根据所述NDVI指数，得到所述目标区域的互花米草像素数，将所述互花米草像素数除以所述待测地区的总像素数，得到植被密度因子；根据所述NDVI指数，计算得到平均NDVI因子；根据所述后向散射系数建立第一线性回归模型，所述第一线性回归模型用于计算土壤湿度；根据B11波段和B12波段，计算得到盐度指数；根据所述盐度指数建立第二线性回归模型，所述第二线性回归模型用于计算土壤盐度；将所述植被密度因子、所述平均NDVI因子、所述土壤湿度和所述土壤盐度加权求和，得到所述生态因子；所述水利因子的计算过程包括：提取所述目标区域的B3波段、B4波段、B8波段、所述B11波段、所述后向散射系数和NDWI指数；根据所述目标区域的后向散射系数，计算得到水流速度；根据所述B4波段和所述B8波段建立第三线性回归模型，所述第三线性回归模型用于计算溶解氧；根据所述B3波段和所述B11波段建立第四线性回归模型，所述第四线性回归模型用于计算总悬浮颗粒物；根据所述NDWI指数提取水体区域，并根据所述水体区域生成水体掩膜；将不同时相的所述水体掩膜相加，得到水体覆盖次数；将所述水体覆盖次数除以总观测时间，得到潮汐频率；将所述水流速度、所述溶解氧、所述总悬浮颗粒物和所述潮汐频率加权求和，得到所述水利因子；将所述生态因子和所述水利因子加权求和，生成互花米草影响因子，并根据所述互花米草影响因子划分所述第一互花米草区域，得到分级区域；所述分级区域包括高风险区域、中风险区域和低风险区域；按照所述分级区域的优先顺序，以固定时间间隔使用无人机拍摄所述第一互花米草区域的地面影像；使用目标检测模型识别所述地面影像中的所述互花米草，得到第二互花米草区域；计算所述第二互花米草区域的覆盖面积变化率、扩散速率和第二NDVI指数，将所述覆盖面积变化率、所述扩散速率和所述第二NDVI指数加权求和，计算所述分级区域的风险指数，根据所述风险指数分别生成所述分级区域的预警报告。

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