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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种草原毒杂草分布状况监测方法、装置及终端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：CN119580102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510131852.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种草原毒杂草分布状况监测方法、装置及终端设备是由邵新庆;冯全;郭发旭;李茂娜;常涛;朋措吉;姚泽英设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种草原毒杂草分布状况监测方法、装置及终端设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种草原毒杂草分布状况监测方法、装置及终端设备，适用于图像处理技术领域，该方法包括：获取第一光谱图像信息以及第二光谱图像信息；根据预设的毒杂草样本信息库与所述第一光谱图像信息，确定第一光谱图像毒杂草初始位置信息；根据所述第一光谱图像毒杂草初始位置信息与预设的毒杂草波段分类模型，计算第一光谱图像毒杂草目标位置信息；根据所述第一光谱图像毒杂草目标位置信息与第二光谱图像信息，确定第二光谱图像毒杂草位置信息；根据所述第二光谱图像毒杂草位置信息、预设的毒杂草光谱图像特征提取模型与预设的毒杂草位置检测模型，生成毒杂草位置分布信息。本申请结合多种光谱图像，提升监测毒杂草分布状况的效率与精确度。

本发明授权一种草原毒杂草分布状况监测方法、装置及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种草原毒杂草分布状况监测方法，其特征在于，包括： 获取多个第一光谱图像信息以及第二光谱图像信息； 根据预设的毒杂草样本信息库以及所述第一光谱图像信息，确定第一光谱图像毒杂草初始位置信息； 根据所述第一光谱图像毒杂草初始位置信息以及多个预设的毒杂草波段分类模型，计算第一光谱图像毒杂草目标位置信息； 根据所述第一光谱图像毒杂草目标位置信息以及第二光谱图像信息，确定第二光谱图像毒杂草位置信息； 根据所述第二光谱图像毒杂草位置信息、预设的毒杂草光谱图像特征提取模型以及预设的毒杂草位置检测模型，生成毒杂草位置分布信息； 所述根据所述第二光谱图像毒杂草位置信息、预设的毒杂草光谱图像特征提取模型以及预设的毒杂草位置检测模型，生成毒杂草位置分布信息的步骤，具体包括： 对所述第二光谱图像毒杂草位置信息进行格式转换，得到毒杂草光谱图像张量信息； 基于预设的毒杂草光谱图像特征提取模型，对所述毒杂草光谱图像张量信息进行时空特征提取，得到多个毒杂草分布时间特征信息以及多个毒杂草分布空间特征信息； 对所述毒杂草分布时间特征信息进行位置编码处理，得到毒杂草分布时间序列信息； 将所述毒杂草分布时间序列信息以及毒杂草分布空间特征信息进行交替拼接处理，得到毒杂草分布融合特征张量； 基于预设的毒杂草位置检测模型，对所述毒杂草分布融合特征张量进行分析计算，生成毒杂草位置分布信息； 所述基于预设的毒杂草位置检测模型，对所述毒杂草分布融合特征张量进行分析计算，生成毒杂草位置分布信息的步骤，具体包括： 对所述毒杂草分布融合特征张量进行逆向残差计算，得到毒杂草分布优化特征张量； 对所述毒杂草分布优化特征张量进行时间序列提取，得到毒杂草分布时序特征张量； 基于预设的毒杂草位置检测模型，对所述毒杂草分布时序特征张量进行特征映射处理以及非线性变换，得到各个毒杂草分布空间特征信息对应的毒杂草位置分布时间顺序信息； 根据所述毒杂草分布空间特征信息以及毒杂草位置分布时间顺序信息，生成毒杂草位置分布信息； 所述根据所述第一光谱图像毒杂草目标位置信息以及第二光谱图像信息，确定第二光谱图像毒杂草位置信息的步骤，具体包括： 将所述第一光谱图像毒杂草目标位置信息以及第二光谱图像信息进行配准处理，根据所述第一光谱图像毒杂草目标位置信息，确定第二光谱图像毒杂草初始位置信息； 根据预设的毒杂草掩膜像元信息，对所述第二光谱图像毒杂草初始位置信息进行掩膜处理，确定第二光谱图像毒杂草位置信息； 掩膜处理是对第二光谱图像毒杂草位置信息中的毒杂草像元与非毒杂草像元分别进行掩膜处理，进而统计每个第二光谱图像像元窗口内落入的毒杂草和非毒杂草像元数量，并计算这些像元占第二光谱图像像元窗口总数的比例，从而在第二光谱图像像元尺度上获得毒杂草与非毒杂草的分布特征，用第二光谱图像毒杂草位置信息来表示； 所述根据所述第一光谱图像毒杂草初始位置信息以及多个预设的毒杂草波段分类模型，得到第一光谱图像毒杂草目标位置信息的步骤，具体包括： 对所述第一光谱图像信息进行波段划分，得到多个初始毒杂草检测波段信息； 根据所述第一光谱图像毒杂草初始位置信息，对所述第一光谱图像信息进行波段提取，得到毒杂草表征波段信息； 当所述初始毒杂草检测波段信息以及毒杂草表征波段信息的波段标准差小于预设的波段标准差阈值，则将所述初始毒杂草检测波段信息作为中间毒杂草检测波段信息； 根据所述中间毒杂草检测波段信息以及多个预设的毒杂草波段分类模型，得到第一光谱图像毒杂草目标位置信息； 所述根据所述中间毒杂草检测波段信息以及多个预设的毒杂草波段分类模型，得到第一光谱图像毒杂草目标位置信息的步骤，具体包括： 计算多个所述中间毒杂草检测波段信息的波段相关性以及波段距离； 根据所述波段相关性以及波段距离，对所述中间毒杂草检测波段信息进行筛选，得到多个毒杂草检测波段组合信息； 根据所述毒杂草检测波段组合信息以及多个预设的毒杂草波段分类模型，计算多个毒杂草波段分类模型的分类精度评估指标； 根据所述分类精度评估指标，对多个预设的毒杂草波段分类模型进行筛选，得到目标毒杂草波段分类模型； 根据所述毒杂草检测波段组合信息以及目标毒杂草波段分类模型，得到第一光谱图像毒杂草目标位置信息； 所述第一光谱图像信息以及第二光谱图像信息分别表示两种不同的光谱图像信息，其中，第一光谱图像信息表示分辨率高、反映草原局部情况的光谱图像信息，第二光谱图像信息表示分辨率较低、反映草原全面情况的光谱图像信息。

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