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龙图腾网获悉南京林业大学申请的专利基于高光谱成像的空间指标可视化预测模型的评价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：CN116703849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310630314.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于高光谱成像的空间指标可视化预测模型的评价方法是由赵茂程;邢晓阳;汪希伟;齐亮设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高光谱成像的空间指标可视化预测模型的评价方法在说明书摘要公布了：本发明是一种基于高光谱成像的空间指标可视化预测模型的评价方法，首先针对可视化预测精准度设定评价指标；然后，对可视化中不合理值及图像质量设计评价指标。从预测精准度和图像质量两方面分析可视化评价效果，可以精准量化可视化效果。根据此方法分析可视化效果，为优化预测模型提供依据。解决了现有技术中，在将基于均值光谱的预测模型应用于像素光谱进行可视化预测时，通常从感官上进行评价，且两者的预测精度不一致的问题，精准量化可视化效果。

本发明授权基于高光谱成像的空间指标可视化预测模型的评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱成像的空间指标可视化预测模型的评价方法，其特征是步骤包括： 1对预测模型的预测精度和准度分别评价； 2对预测模型的预测可靠性进行评价； 所述步骤1包括： 1.1评价预测模型的精度，精度评价指标表达式如下： 其中，RMSEroi为空间指标可视化精度评价指标，m为样本总个数，n为第i个样本兴趣区域内像素点总个数，yi为第i个样本的实测值，fxij为预测模型，xij的含义是第i个样本的第j个像素点的光谱数据，j的含义是兴趣区域内光谱数据的序号； 如果，RMSEroi的实际值小于阈值，则判断预测模型不合格；如果，RMSEroi的实际值不小于阈值，则进入步骤1.2； 1.2评价预测模型的准度，准度评价指标表达式如下： 其中，为空间指标可视化精度评价指标，m为样本个数，n为第i个样本兴趣区域内像素点个数，y为第i个样本的实测值，fxij为预测模型； 如果，的实际值小于阈值，则判断预测模型不合格；如果，的实际值不小于阈值，则继续对预测模型的预测可靠性进行评价； 所述步骤2包括： 2.1对预测模型的空间预测的合理性进行评价，不合理值比例表达式如下： 其中，urv代表兴趣区域内不合理预测值比例，nur代表兴趣区域内预测模型的不合理预测值的个数，nroi代表兴趣区域内所有像素点个数； 如果，urv的实际值大于阈值，则判断预测模型不合格；如果，urv的实际值不大于阈值，则进入步骤2.2； 2.2以预测模型的图像信息保留度为空间指标可视化图像质量评价最终指标，对预测模型进行评价；图像信息保留度表达式采用反变异系数表示，表达式如下： 其中，icv为空间指标可视化图像质量评价指标，Rm为兴趣区域内像素值的均值，Rs兴趣区域内像素值标准差； 如果，icv的实际值大于阈值，则判断预测模型合格；如果，icv的实际值不大于阈值，则判断预测模型不合格。

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