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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利基于卫星、无人机和近地面图像的毒害草识别方法及设备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：CN119360205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411396807.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于卫星、无人机和近地面图像的毒害草识别方法及设备是由刘恩勤;邵怀勇;易琳;关磊;莫定儒;杨漫设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卫星、无人机和近地面图像的毒害草识别方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于卫星、无人机和近地面图像的毒害草识别方法及设备，涉及图像识别技术领域，该方法包括以下步骤：将当前区域尺度卫星遥感图像输入至区域尺度毒害草识别模型中，得到区域尺度毒害草丰度识别结果。其中，所述区域尺度毒害草识别模型是基于历史区域尺度特征数据集和预测的样地尺度毒害草丰度识别结果训练得到的；所述历史区域尺度特征数据集是以历史样方尺度特征变量为依据，对历史区域尺度卫星遥感图像进行筛选操作后得到的数据集；所述历史样方尺度特征变量是对目标区域的历史近地面高光谱图像进行处理后得到的特征。本申请通过采用上述步骤，提升了毒害草丰度识别精度。

本发明授权基于卫星、无人机和近地面图像的毒害草识别方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于卫星、无人机和近地面图像的毒害草识别方法，其特征在于，所述基于卫星、无人机和近地面图像的毒害草识别方法包括： 获取目标区域的当前区域尺度卫星遥感图像； 将当前区域尺度卫星遥感图像输入至与所述当前区域尺度卫星遥感图像相匹配的区域尺度毒害草识别模型中，得到区域尺度毒害草丰度识别结果； 其中，所述区域尺度毒害草识别模型的确定过程为： 获取目标区域的历史样地尺度高光谱图像；所述历史样地尺度高光谱图像是通过无人机设备采集的； 将历史样地尺度高光谱图像输入至与所述历史样地尺度高光谱图像相匹配的样地尺度毒害草识别模型中，得到预测的样地尺度毒害草丰度识别结果； 基于历史区域尺度特征数据集和预测的样地尺度毒害草丰度识别结果训练区域尺度毒害草识别网络，得到区域尺度毒害草识别模型；所述历史区域尺度特征数据集是以历史样方尺度特征变量为依据，对历史区域尺度卫星遥感图像进行筛选操作后得到的数据集；所述历史样方尺度特征变量是对目标区域的历史近地面高光谱图像进行处理后得到的特征。

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