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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利一种基于遥感反演与食物网模型的植被最适水位评估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：CN120542979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511031007.4，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于遥感反演与食物网模型的植被最适水位评估方法是由王林;伍珈雯;葛咏;张琍;阳文静;曾雨婷;李文艳设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遥感反演与食物网模型的植被最适水位评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于遥感反演与食物网模型的植被最适水位评估方法，步骤如下：对目标浅水湖泊的多光谱遥感影像进行分析处理，提取目标浅水湖泊中沉水植被面积数据；获取目标浅水湖泊历年多源数据；构建一个评估沉水植被最适水位的适应性食物网模型；模型构建完成后，对评估沉水植被最适水位的适应性食物网模型进行系统验证。本发明的有益效果：构建了一个多因子驱动的适应性食物网模型，集成营养盐、水位变化、食物网结构与生物行为，科学评估沉水植被的最适水位区间；引入了动态反馈机制参数，增强生态系统对水位变动的响应能力；结合遥感与实地数据，采用马尔可夫链蒙特卡洛方法进行参数估计，有效提升了模型的预测精度与生态适应性。

本发明授权一种基于遥感反演与食物网模型的植被最适水位评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感反演与食物网模型的植被最适水位评估方法，其特征在于，步骤如下： 步骤S1，对目标浅水湖泊的多光谱遥感影像进行分析处理，提取目标浅水湖泊中沉水植被面积数据； 步骤S2，获取目标浅水湖泊中历年的营养盐浓度数据、水位数据、浮游植物生物量数据以及底栖动物丰度数据； 步骤S3，基于步骤S1与步骤S2获取的多源数据，构建评估沉水植被最适水位的适应性食物网模型； 步骤S4，对评估沉水植被最适水位的适应性食物网模型进行系统验证； 构建一个评估沉水植被最适水位的适应性食物网模型；具体为： 步骤S31，构建目标浅水湖泊中营养盐浓度动态模型： 步骤S32，构建目标浅水湖泊中浮游植物生物量动态模型： 步骤S33，构建目标浅水湖泊中沉水植被面积动态模型： 步骤S34，构建目标浅水湖泊中底栖动物丰度动态模型： 步骤S35，构建目标浅水湖泊中评估沉水植被最适水位的适应性食物网模型； 步骤S3中，基于步骤S1与步骤S2获取的多源数据，构建评估沉水植被最适水位的适应性食物网模型；具体为： 步骤S31，构建目标浅水湖泊中营养盐浓度动态模型： ； 式中，表示营养盐浓度，表示营养盐浓度稀释率基准值，表示目标浅水湖泊水位，表示营养盐外部输入量，、分别表示浓度尺度归一化系数和面积尺度归一化系数，、分别表示浮游植物和沉水植被的营养盐吸收效率系数，表示浮游植物生物量，表示沉水植被面积，、分别表示浮游植物和沉水植被对营养盐浓度的半饱和常数，表示浮游植物的有效光合作用率，表示沉水植被的有效光合作用率； 步骤S32，构建目标浅水湖泊中浮游植物生物量动态模型： ; 式中，表示浮游植物自然死亡率，表示底栖动物对浮游植物的取食偏好，表示底栖动物对浮游植物的捕食率，P表示底栖动物丰度，表示丰度尺度归一化系数，表示处理时间，表示底栖动物对沉水植被的捕食率； 步骤S33，构建目标浅水湖泊中沉水植被面积动态模型： ； 式中，表示沉水植被的死亡率,表示沉水植物的适合度，表示恒等号； 其中；表示沉水植被基准死亡率系数，表示沉水植被死亡率对水位变化的敏感性系数，表示自然底数，X表示沉水植被最适水位，表示水位变化对沉水植被适应性的调节尺度参数； 步骤S34，构建目标浅水湖泊中底栖动物丰度动态模型： ； 式中，表示底栖动物捕食转换系数，表示底栖动物自然死亡率，表示底栖动物的适合度； 步骤S35，构建目标浅水湖泊中评估沉水植被最适水位的适应性食物网模型： ; 式中，表示沉水植被最适水位动态调整速率系数； 步骤S4中，对评估沉水植被最适水位的适应性食物网模型进行系统验证，具体为： 步骤S41，结合收集到的目标浅水湖泊历年的沉水植被面积数据、营养盐浓度数据、水位数据、浮游植物生物量数据以及底栖动物丰度数据，采用马尔可夫链蒙特卡洛方法对评估沉水植被最适水位的适应性食物网模型中参数进行估计，获得参数的最优值； 步骤S42，基于估计得到参数的最优值对评估沉水植被最适水位的适应性食物网模型进行仿真，确定沉水植被的适宜水位区间。

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