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龙图腾网获悉中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所申请的专利基于多光谱影像的病虫害树木与枯死树木智能分类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：CN120198745B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510687182.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多光谱影像的病虫害树木与枯死树木智能分类方法是由杨阳;常瑞英;王文志;冉飞;李伟;白雪松设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多光谱影像的病虫害树木与枯死树木智能分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多光谱影像的病虫害树木与枯死树木智能分类方法，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：S1、采集待分类区域的多光谱影像，并对多光谱影像进行几何校正和辐射校正后，提取最新多光谱影像中像素点在各个波段的像素值；S2、根据最新多光谱影像中像素点在各个波段的像素值，确定各个波段的非线性调整值，为最新多光谱图像生成颜色熵；S3、确定最新多光谱图像的病虫害区域，并在剩余区域中根据最新多光谱图像的颜色熵，确定枯死树木区域。本发明保持对光谱线性变化的鲁棒性，在保证分类精度的前提下，大幅提升了大规模影像的处理效率。

本发明授权基于多光谱影像的病虫害树木与枯死树木智能分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多光谱影像的病虫害树木与枯死树木智能分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集待分类区域的多光谱影像，并对多光谱影像进行几何校正和辐射校正后，提取最新多光谱影像中像素点在各个波段的像素值； S2、根据最新多光谱影像中像素点在各个波段的像素值，确定各个波段的非线性调整值，为最新多光谱图像生成颜色熵； S3、确定最新多光谱图像的病虫害区域，并在剩余区域中根据最新多光谱图像的颜色熵，确定枯死树木区域； 所述S2包括以下子步骤： S21、将最新多光谱图像的像素点在红波段的像素值与最大红波段像素值的比值、在蓝波段的像素值与最大蓝波段像素值的比值以及在绿波段的像素值与最大绿波段像素值的比值相加，作为像素点的颜色率； S22、根据所有像素点的颜色率，计算最新多光谱图像的颜色熵； 所述S22包括以下子步骤： S221、根据最新多光谱图像的所有像素点在各个波段的像素值下四分位数和像素值上四分位数，计算各个波段的非线性调整值； S222、根据各个波段的非线性调整值，确定最新多光谱图像的调整范围； S223、确定颜色率属于调整范围的像素点个数占最新多光谱图像的总像素点数的比例； S224、根据颜色率属于调整范围的像素点个数占最新多光谱图像的总像素点数的比例，确定最新多光谱图像的颜色熵； 所述S221中，波段的非线性调整值的计算公式为： ； 式中，表示最新多光谱图像的所有像素点在波段的像素值上四分位数，表示最新多光谱图像的所有像素点在波段的像素值下四分位数，表示最新多光谱图像的所有像素点在波段的像素值最大值，表示最新多光谱图像的所有像素点在波段的像素值最小值，表示指数； 所述S222中，最新多光谱图像的调整范围的表达式为 ，其中，表示红波段的非线性调整值，表示绿波段的非线性调整值，表示蓝波段的非线性调整值，表示求最小值，表示最新多光谱图像中所有像素点在所有波段的最大像素值； 所述S224中，最新多光谱图像的颜色熵的计算公式为： ； 式中，表示对数函数，表示颜色率属于调整范围的像素点个数占最新多光谱图像的总像素点数的比例； 所述S3包括以下子步骤： S31、将最新多光谱图像中归一化红边指数小于设定阈值的像素点作为病虫害树木区域； S32、基于最新多光谱图像中除病虫害树木区域外的剩余区域，利用最新多光谱图像生成颜色熵构建筛选目标函数； S33、利用筛选目标函数确定最佳目标像素点； S34、将剩余区域中与最佳目标像素点之间的曼哈顿距离小于设定阈值的像素点作为枯死树木区域； 所述S32中，筛选目标函数的表达式为： ； 式中，表示最新多光谱图像的颜色熵，表示剩余区域中第个像素点在所有波段的像素值均值，表示通过筛选目标函数确定的最佳目标像素点，表示剩余区域的所有像素点在红波段的像素值均值，表示剩余区域的所有像素点在绿波段的像素值均值，表示剩余区域的所有像素点在蓝波段的像素值均值。

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