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龙图腾网恭喜首都师范大学申请的专利一种采用特征级点云融合评估森林材积的方法和系统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：CN116778314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202211689209.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种采用特征级点云融合评估森林材积的方法和系统是由邓磊;郭莉杰;吴燕杰设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种采用特征级点云融合评估森林材积的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种采用特征级点云融合评估森林材积的方法和系统，该方法包括以下步骤：分别为样地内的ALS和TLS点云数据赋予地理坐标，并根据共同地理坐标建立二者之间的关联匹配关系；分别对ALS和TLS点云数据提取出单木特征参数，并基于树干位置的地理坐标进行特征级融合，利用样地ALS点云数据中的冠幅、树高和TLS点云数据中的胸径数据，通过回归分析获得胸径估算模型，利用融合数据集中的冠幅和树高，根据胸径估算模型，估算出目标区域每棵树的胸径，和树高一起输入二元材积模型，估算出目标区域的森林材积。本发明，避免了传统点云融合耗时、费力的过程，快速实现了样地上的每木检尺，获取大面积森林材积具有较强的操作性。

本发明授权一种采用特征级点云融合评估森林材积的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种采用特征级点云融合评估森林材积的方法，其特征在于，包括以下步骤：采集目标区域的ALS点云数据和布置在该目标区域中的样地的TLS点云数据，同时分别为样地的ALS点云数据和TLS点云数据赋予地理坐标；以样地的ALS点云数据和TLS点云数据的共同地理坐标为基准，建立二者的关联匹配关系；分别对样地的ALS点云数据和TLS点云数据进行处理，并提取出样地中每棵树的单木特征参数，得到ALS特征数据集和TLS特征数据集；其中，ALS特征数据集包括样地中每棵树的树干地理坐标、树高和冠幅，TLS特征数据集包括样地中每棵树的树干地理坐标、胸径；基于树干地理坐标对ALS特征数据和TLS特征数据集进行特征级融合，获得融合数据集，包括样地中每棵树的树干地理坐标、树高、胸径和冠幅，其中树高和冠幅取自ALS特征数据集，胸径取自TLS特征数据集；利用融合数据集中的冠幅、树高和胸径数据，通过回归分析获得胸径估算模型，再利用目标区域的ALS点云数据中每棵树的树高和冠幅，根据胸径估算模型，估算出目标区域中每棵树的胸径；将目标区域中每棵树的胸径和树高输入二元材积模型，估算出目标区域的森林材积。

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