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龙图腾网恭喜应急管理部国家自然灾害防治研究院申请的专利一种林业损失价值评估方法、装置、设备及存储介质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：CN119516389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510073859.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种林业损失价值评估方法、装置、设备及存储介质是由齐文文;许冲;杨文涛;王天楚设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种林业损失价值评估方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感技术领域，公开了一种林业损失价值评估方法、装置、设备及存储介质，本发明将第二时间序列影像数据集与第一拟合模型结合计算第一差值图像，能够直观且量化地展现出台风受灾后遥感图像无云区域植被相对于未受灾状态下的变化情况。进一步，以环境影响因素集和第一差值图像进行模型训练，能够挖掘出隐藏在复杂数据背后的台风灾害对森林影响的深层次关系规律。进一步，用构建的模型预测云覆盖区域归一化植被指数差值生成第二差值图像，能够完善整个台风受灾区域受灾情况的空间表征信息。最后，结合真实林业损失价值、第一差值图像和第二差值图像，可以实现对整个台风受灾区域内林业损失价值的快速评估。

本发明授权一种林业损失价值评估方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种林业损失价值评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取环境影响因素集、第一拟合模型、台风受灾后预设时间的第二时间序列影像数据集以及台风受灾后遥感图像无云区域的真实林业损失价值，所述环境影响因素集用于表征台风灾害对森林的影响，所述第一拟合模型用于表征台风受灾前遥感图像无云区域的归一化植被指数随时间的周期性变化；基于所述第二时间序列影像数据集，经过所述第一拟合模型处理，计算台风受灾后所述遥感图像无云区域的第一差值图像；将所述环境影响因素集和所述第一差值图像经过预设机器学习算法训练，得到所述遥感图像无云区域的机器学习模型；利用所述机器学习模型对台风受灾后遥感图像云覆盖区域的归一化植被指数差值进行模拟预测，得到第二差值图像；基于所述真实林业损失价值、所述第一差值图像和所述第二差值图像，计算台风受灾区域内的林业损失价值。

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