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龙图腾网恭喜中国农业科学院农业信息研究所申请的专利一种松材线虫病危害木的识别与定位的方法及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：CN114863296B 。

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：202210365057.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种松材线虫病危害木的识别与定位的方法及系统是由张凝;柴秀娟;张文蓉;夏雪;张建华;孙坦设计研发完成，并于2022-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种松材线虫病危害木的识别与定位的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种松材线虫病危害木的识别与定位的方法和系统，方法包括：利用空中高光谱成像传感器定期获取监测区域内植被的原始高光谱图像，组成多期高光谱图像；将多期高光谱图像输入病害识别特征图谱模型，识别监测区域内各危害木的病害等级及其对应的病害识别特征图谱；提取各病害识别特征图谱的时序特征，并对其进行时间序列预测分析，确定各危害木等级为病害早期的识别时间；根据各病害等级对应的病害识别特征图谱，提取危害木识别时间对应的特征图谱数据，得到危害木早期识别时‑空‑谱特征图谱数据集；对时‑空‑谱特征图谱数据集进行分类，以对待定位的原始高光谱图像中的早期危害木能够实现准确识别和精确定位。

本发明授权一种松材线虫病危害木的识别与定位的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种松材线虫病危害木的识别与定位的方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、利用空中高光谱成像传感器获取监测区域内植被的原始高光谱图像，所述监测区域内植被包括健康植被和多等级的危害木；步骤2、为每株危害木的原始高光谱图像匹配对应的病害等级，得到具有病害等级的危害木图像；步骤3、以所述危害木图像为训练数据，训练特征图谱识别模型，并将训练完成的特征图谱识别模型作为病害识别特征图谱模型；步骤4、所述空中高光谱成像传感器定期获取所述监测区域内植被的原始高光谱图像，组成多期高光谱图像；步骤5、将所述多期高光谱图像输入所述病害识别特征图谱模型，识别所述监测区域内各危害木的病害等级及其对应的病害识别特征图谱；步骤6、提取各病害识别特征图谱的时序特征，并对其进行时间序列预测分析，确定各危害木等级为病害早期的识别时间；步骤7、根据各病害等级对应的病害识别特征图谱，提取所述危害木识别时间对应的特征图谱数据，得到危害木早期识别时-空-谱特征图谱数据集；步骤8、对所述时-空-谱特征图谱数据集进行分类，以定位早期危害木；其中所述步骤3包括：测定不同等级的危害木的生理生化参数；根据表征不同病害等级的危害木图像，分析所述不同等级的危害木的生理生化参数，确定表征不同病害等级的危害木最佳量化参数；提取所述原始高光谱图像的区域平均光谱；根据所述表征不同病害等级的危害木最佳量化参数，筛选所述区域平均光谱的敏感波段，得到敏感波段的单波段图像数据；根据所述单波段图像数据，确定植物病害的光谱指数；根据不同病害等级的所述单波段图像，确定图像几何信息；根据所述表征病害等级的生理生化参数分析所述单波段图像、所述光谱指数和所述图像几何信息的相关性，得到不同病害等级的病害识别特征图谱。

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