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龙图腾网恭喜深圳恒升应急科技有限公司申请的专利基于无人机遥感的森林虫害智能监测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：CN119832436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510308765.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于无人机遥感的森林虫害智能监测方法是由郑书馨;吕洋;李玉峰;张翠娟;张海风;马利平;徐新泉;邢红丽;王涛设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机遥感的森林虫害智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及病虫害监测技术领域，具体涉及一种基于无人机遥感的森林虫害智能监测方法。获取待测森林区域各测点在不同拍摄位置下的高光谱数据和多张森林图像。利用高光谱数据的光谱曲线变化的差异及波长吸收度，确定虫害特征值。考虑到虫害区域范围逐渐扩大，相邻测点应具有相似特征，所以分析同一拍摄位置下测点之间虫害特征值的突变，得到虫害突变系数，表征无人机的抖动影响。分析森林图像中边缘线与虚影线的数量及位置特征，确定拍摄抖动特征值。结合虫害突变系数和拍摄抖动特征值，量化各测点虫害特征值的参考价值，并筛选受无人机抖动影响较小的拍摄位置，最终基于筛选出的拍摄位置下的虫害特征值进行监测，提高准确度。

本发明授权基于无人机遥感的森林虫害智能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机遥感的森林虫害智能监测方法，其特征在于，所述方法包括：在待测森林区域中，获取各个测点处在每个拍摄位置下的高光谱数据以及多张森林图像；在每个拍摄位置下，分析测点的高光谱数据之间的光谱曲线的差异情况，以及测点的光谱曲线中波长对应的吸收度，确定每个测点处的虫害特征值；分析同一拍摄位置下不同测点处的虫害特征值的差异情况，得到每个测点处的虫害突变系数；在每个测点处的每张森林图像中，获取边缘线以及每条边缘线对应的虚影线；对于任意一个测点，基于该测点在不同拍摄位置下的所有森林图像中边缘线与虚影线的数量特征，以及边缘线与虚影线之间的位置特征，确定该测点在每个拍摄位置下的拍摄抖动特征值；综合每个测点在每个拍摄位置下的虫害突变系数以及拍摄抖动特征值，得到每个测点在每个拍摄位置下的参考价值；基于各个测点在不同拍摄位置下的参考价值对拍摄位置进行筛选，并基于各个测点在筛选出来的拍摄位置下的虫害特征值对待测森林区域的虫害进行监测；所述在每个测点处的每张森林图像中，获取边缘线以及每条边缘线对应的虚影线，包括：在每个测点的每张森林图像中，基于Sobel算子获取森林图像中的所有边缘线；以每条边缘线为模板，在边缘线所属森林图像中进行模板匹配，从而得到每条边缘线对应的虚影线，以及每条边缘线与对应的每条虚影线之间的匹配点对；所述拍摄抖动特征值的获取方法包括：在每个拍摄位置下，基于每个测点的每张森林图像中边缘线与虚影线的数量特征，确定每张森林图像的模糊程度值；基于每个测点的每张森林图像中边缘线与虚影线之间的位置特征，确定每张森林图像的抖动方向；在每个拍摄位置下，将每个测点的每张森林图像的模糊程度值作为模长，将每个测点的每张森林图像对应的抖动方向作为方向，从而得到每个测点的每张森林图像对应的抖动向量，并将每个测点的所有森林图像对应的抖动向量的和值作为和向量；将每个测点在每个拍摄位置下对应的和向量的模长，与每个测点在所有拍摄位置下对应的和向量的模长中的最大值的比值，作为每个测点在每个拍摄位置下的第一抖动因子；在每个拍摄位置下，对于任意一个测点，计算该测点的任意两张森林图像对应的抖动向量之间的夹角值；计算该测点在每张森林图像中的抖动向量与所述和向量之间的余弦相似度，作为相似值，将相似值大于预设相似阈值的抖动向量的个数作为数量因子；根据该测点对应的最大夹角值与所述数量因子得到该测点在每个拍摄位置下的第二抖动因子，且所述第二抖动因子与最大第一夹角值呈正相关，所述第二抖动因子与数量因子呈负相关；将第一抖动因子与第二抖动因子的和值进行归一化后的值，作为该测点在每个拍摄位置下的拍摄抖动特征值。

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