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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种增强水体指数驱动的分层水体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：CN120472323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510954509.8，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权一种增强水体指数驱动的分层水体提取方法是由吴立新;矫志军设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种增强水体指数驱动的分层水体提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感科学领域，公开了一种增强水体指数驱动的分层水体提取方法，包括遥感影像预处理；遥感指数计算；地物特征分割；分层特征融合与决策投票；水体空间分布与制图。本发明利用地物光谱信息的时空不变性，构建了增强水体指数EWI，并结合植被、云等遥感指数对场景中地物特征进行联合分析，实现对地表水体分布的精确定量识别。针对遥感影像中水体与其他干扰地物在光谱特性上呈现相似趋势的问题，该方法联合EWI与其它遥感指数提出了分层水体提取策略，不仅能在薄云覆盖条件下显著增强水体的光谱信号，还能有效抑制由云及阴影引起的干扰，从而提高水体提取的准确性；本发明在洪水灾害应急响应、水资源管理等领域具有广泛的应用前景。

本发明授权一种增强水体指数驱动的分层水体提取方法在权利要求书中公布了：1.一种增强水体指数驱动的分层水体提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取研究区域内多景地表多光谱影像，并对获取的多光谱影像进行预处理；所述预处理具体为： S1.1、对所述多光谱影像进行精校正，所述精校正包括几何校正、同名像点拾取与配准； S1.2、根据精校正后的多光谱影像进行大气校正与辐射定标，从而获取研究区域的多光谱影像数据块； S2、基于步骤S1预处理得到的多光谱影像数据块，分别计算增强水体指数特征、改进的多光谱植被指数特征和云阴影指数特征；增强水体指数特征EWI的计算公式为： 其中，Green为多光谱影像中绿光波段的地物反射率，NIR为多光谱影像中近红外波段的地物反射率，SWIR2为多光谱影像中第二短波红外波段的地物反射率； S3、对步骤S2中计算得到的增强水体指数特征、改进的多光谱植被指数特征和云阴影指数特征进行阈值分割，分层提取对应的地物分布；具体步骤为： 步骤S3.1、对增强水体指数特征采用阈值分割获取水体分布计算，计算公式为： 其中，Water为水体层特征空间分布； 步骤S3.2、对改进的多光谱植被指数特征采用阈值分割获取植被分布计算，计算公式为： 其中，Vegetation为植被层特征空间分布；MMSVI为多光谱植被指数特征； 步骤S3.3、对云阴影指数特征采用阈值分割获取云及云阴影分布计算，计算公式为： 其中，Cloud为云及云阴影层特征空间分布；CSI为云阴影指数特征； S4、采用投票决策的方式对步骤S3得到的多层地物分布进行融合，并按照投票结果提取水体分布；对所多层地物分布采用投票决策的方式融合获取最终水体分布计算，计算公式为： 其中，FinalWater为算法流程最终的水体空间分布； S5、根据步骤S4提取的水体分布信息，绘制研究区域的地表水体分布图。

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