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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种潮滩大尺度遥感智能提取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：CN119785236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510289972.5，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种潮滩大尺度遥感智能提取方法是由胡越凯;田波;袁琳;陈春鹏;段元强设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种潮滩大尺度遥感智能提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种潮滩大尺度遥感智能提取方法，包括：样本点的提取；岸线数据的提取；基于岸线数据的潮滩提取范围确定；遥感特征数据集的构建，基于遥感数据计算不同特征并合成为新数据集；分类决策树的构建，利用样本点在遥感特征数据集的分布频率分布，确定合适的分割阈值，构建决策树；最低潮位数据合成，利用三年遥感数据中每个像元识别为潮滩的比例，采用前5%和5%‑25%的影像合成最低潮位数据；潮滩空间范围的提取，在合成的最低潮位数据上应用分类决策树，得到产品并进行数据后处理和统计制图。本发明通过遥感大数据，实现大尺度最低潮位数据提取合成和潮滩制图，在克服现有方法局限性的同时提升了方法的鲁棒性和适用范围。

本发明授权一种潮滩大尺度遥感智能提取方法在权利要求书中公布了：1.一种潮滩大尺度遥感智能提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：样本点位提取 根据公开发表涉及海岸带潮滩制图的文献、优于一米的高分辨率低潮位卫星数据及低潮位无人机测绘数据，获取潮滩样本和非潮滩样本共两类样本，每类样本均含地物类型、坐标信息、样本获取时间，各样本点位保证100米范围内地物类型一致，不同点位的空间几何距离至少150米； 步骤2：岸线数据提取 通过遥感数据，人工交互绘制岸线数据，分离陆地像元和海岸带像元；所述绘制：保证岸线一侧为陆地要素包括不透水面、农田及养殖塘，另一侧为海岸要素包括海岸带盐沼植被、红树林、潮滩及开阔水域； 步骤3：潮滩提取空间范围确定 通过步骤2中绘制的岸线数据，生成陆地侧5公里和海洋侧10公里的缓冲区，并生成若干个紧密相接且完全覆盖所述缓冲区的20公里×20公里的格网；将每个格网视为潮滩提取的最小单元； 步骤4：构建遥感特征数据集 根据步骤3中确定的缓冲区，筛选所有覆盖缓冲区的三个自然年内云量低于50%的遥感影像地表反射率产品，对每景地表反射率产品构建相匹配的遥感特征数据集，具体包括：（1）提取遥感特征数据集的质量控制波段，将云识别结果为高置信度、中置信度或低置信度的像元均予以剔除，将云识别结果为未检测到的像元视为可用像元；（2）在剔除后的遥感特征数据集中提取各个原始波段的数据，计算NDVI，mNDWI，MaxR,NIR，DIFFG,SWIRII，DIFFNIR,G，DIFFNIR+R,G+B共六个特征；（3）将原始波段数据和计算得到的六个特征合成，形成遥感特征数据集；各特征数据集的计算方法如下： 1.归一化植被指数NDVI： NDVI=NIR-RNIR+R； 2.修正归一化差异水体指数mNDWI： mNDWI=G-SWIRIG+SWIRI； 3.最大值MaxR,NIR： MaxR,NIR=maxR,NIR； 4.差值一DIFFG,SWIRII： DIFFG,SWIRII=G-SWIRII； 5.差值二DIFFNIR,G： DIFFNIR,G=NIR-G； 6.差值三DIFFNIR+R,G+B： DIFFNIR+R,G+B=NIR+R-G+B； 其中G,R,NIR,SWIRI,SWIRII分别是绿光波段、红光波段、近红外波段、短波红外第一波段和短波红外第二波段对应的数值； 步骤5：分类决策树构建 根据步骤1中获取的两类样本，在步骤4构建的遥感特征数据集中，得到两类样本在各特征数据集中的频率分布图，采用递推法确定阈值，计算不同阈值下的错分率，错分率最低的记为最佳分割阈值；用于潮滩像元识别的分类决策树构建，包括以下三个组成部分： 1.高潮滩区域判定 NDVIT1∧MaxR,NIR≥T4∧DIFFNIR,G≥0∧DIFFNIR+R,G+B≥0； 2.中等潮滩区域判定 T1≥NDVIT2∧mNDWIT5∧MaxR,NIR≥T4∧DIFFNIR,G≥0∧DIFFNIR+R,G+B≥0； 3.低潮滩区域判定 T2≥NDVIT3∧mNDWIT6∧MaxR,NIR≥T4∧T7DIFFNIR,G≥T8∧T9DIFFNIR+R,G+B≥0； 其中T1-T9为遥感特征数据集中各个特征的最佳分割阈值；将识别结果为高潮滩区域或中等潮滩区域或低潮滩区域的所有像元均记为潮滩像元； 步骤6：最低潮位数据合成 利用步骤5中获得分类决策树，在步骤4的所有遥感影像产品及其相匹配的遥感特征数据集中对潮滩像元进行提取，获得潮滩像元和非潮滩像元；在步骤3中潮滩提取最小单元和缓冲区的重叠区域内，计算潮滩像元占所有像元的比例，记为潮滩像元占比； 将潮滩像元占比最高的前5%的遥感影像产品及其相匹配的遥感特征数据集进行提取，并通过平均值计算得到最低潮位合成数据；检查数据是否存在空间缺失，若有缺失，则提取潮滩像元占比5%-25%的遥感影像产品及其相匹配的遥感特征数据集，并进行平均值计算用于补足空缺部分，补足后的数据作为最低潮位数据合成产品；若无空缺，则直接作为最低潮位数据合成产品； 步骤7：潮滩空间范围提取 基于步骤6合成的最低潮位数据，采用步骤5中的分类决策树，识别潮滩像元，得到潮滩空间分布产品； 步骤8：数据后处理和统计制图 对步骤7得到的潮滩空间分布产品设定投影，将面积低于2公顷的斑块合并到最近的斑块中，计算潮滩的总面积和各最小提取单元内潮滩的面积；利用制图软件进行符号化处理，获得可视化的潮滩提取产品。

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