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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种基于线性回归的特征扩增的多源遥感数据融合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：CN116740517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310698170.0，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于线性回归的特征扩增的多源遥感数据融合方法是由马韫韬;费帅鹏;徐德敏;朱晋宇;李保国设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于线性回归的特征扩增的多源遥感数据融合方法在说明书摘要公布了：一种基于线性回归的特征扩增的多源遥感数据融合方法，属于遥感数据融合领域。本发明通过线性回归和交叉验证方法将来自多光谱、RGB、热红外和3D结构中不同类型的特征进行随机融合并生成新特征，在经过多次循环后得到大量结合多种传感器信息的特征集，该方法有效地提高了训练模型的性能和鲁棒性。通过实验表明，该方法能够获得比传统数据融合方法更高的植物表型评估精度。该方法能够提高数据的表达能力和模型性能，同时能够实现更为全面的遥感数据融合和分析，具有计算量小、模型精度高、抗噪能力强等特点，可以为定量遥感应用领域提供更为优质的数据支持和决策分析。

本发明授权一种基于线性回归的特征扩增的多源遥感数据融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于线性回归的特征扩增的多源遥感数据融合方法，其特征在于：所述方法为： 步骤一：数据获取与处理：利用无人机获取不同源的正射影像数据或激光雷达数据，此外，利用无人机搭载相机在作物冠层获取不同角度的植株图像，并重构出玉米冠层的3D结构； 步骤二：特征提取：根据不同传感器的特点，从各种图像中分别提取光谱特征，颜色特征，结构特征以及纹理特征；根据每个传感器的特点，从RGB图像中提取了单波段像元亮度值，覆盖度，植被指数，株高，纹理特征；从多光谱图像中提取了单波段反射率，植被指数，纹理特征；从热红外图像中提取了归一化冠层温度，纹理特征；从3D结构中提取了株高，覆盖度，植物面积指数，冠层体积； 步骤三：特征扩增 1使用一定的比例将数据集划分为训练集和测试集； 2在训练集上，分别从m个不同源的特征集中分别随机选择i个特征，共选择mi个特征，在测试集上也选择同样的特征； 3将训练集上的mi个特征与植物性状值结合起来，表示为D；随后使用多元线性回归对D进行10折交叉验证；在交叉验证过程中产生的样本外预测结果被用作新的训练特征；使用D的所有数据训练MLR模型，并在测试集的mi个特征上进行测试；输出的预测结果被用作新的测试特征； 4步骤3重复n次，在训练和测试数据集中产生n个新特征；由于每次迭代中选择的mi特征是不同的，不同迭代之间产生的特征是相互独立的；这n个新特征与训练和测试数据集中的所有原始特征相结合，形成一个新的训练集和一个新的测试集。

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