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龙图腾网获悉贵州师范大学申请的专利基于高分辨率遥感数据的山区森林生物量识别方法及系统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：CN120495908B 。

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：202510992064.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于高分辨率遥感数据的山区森林生物量识别方法及系统是由闫利会;罗亦宁;蔡璐;周忠发;黄登红;兰颜;舒国香设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高分辨率遥感数据的山区森林生物量识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及遥感生物量检测领域技术领域，具体涉及基于高分辨率遥感数据的山区森林生物量识别方法及系统，该方法包括：基于各像元的坡度特征值，将所有聚类簇划分为高坡度阴坡簇和低坡度阳坡簇；基于各低坡度阳坡簇内所有像元的像素值，从各低坡度阳坡簇内筛选出特征像元；基于各高坡度阴坡簇内所有像元的像素值均值与纹理特征值融合的结果，并结合各低坡度阳坡簇内所有特征像元的坐标的混乱程度，确定生物复杂度，对待识别山区森林区域的生物量进行识别。本申请解决了由于地形因素干扰造成山区森林中生物量被错估的问题，提高了山区森林生物量状况识别的准确性。

本发明授权基于高分辨率遥感数据的山区森林生物量识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于高分辨率遥感数据的山区森林生物量识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取待识别山区森林区域的光学遥感图像，以及所述山区森林区域分别在预设第一波段内和预设第二波段内的光谱图像，并分别记为第一光谱图和第二光谱图； 基于第一光谱图中各像元的邻域内所有像元的反射率均值，以及各像元与其邻域内所有像元之间反射率的差异，确定各像元的散射特征值；基于第二光谱图中各像元的邻域内所有像元的分布，以及各像元在其邻域内所有方向上反射率梯度值的离散程度，确定各像元的反射离散度，并结合所述散射特征值，确定各像元的坡度特征值；对光学遥感图像中所有像元聚类，基于各个聚类簇内所有像元的坡度特征值的平均分布，将所有聚类簇划分为高坡度阴坡簇和低坡度阳坡簇； 基于各高坡度阴坡簇内所有像元像素值的自相关程度，确定各高坡度阴坡簇的纹理特征值；基于各低坡度阳坡簇内所有像元的像素值，从各低坡度阳坡簇内筛选出特征像元；基于各高坡度阴坡簇内所有像元的像素值均值与纹理特征值融合的结果，并结合各低坡度阳坡簇内所有特征像元的坐标的混乱程度，确定待识别山区森林区域的生物复杂度； 基于所述生物复杂度，对待识别山区森林区域的生物量进行识别； 所述各像元的反射离散度的表达式为：；式中，表示像元i的反射离散度；表示第二光谱图中像元i在其邻域内所有方向上反射率梯度值的离散程度；表示第二光谱图中像元i的邻域内所有像元的反射率均值；表示预设大于0的常数； 所述待识别山区森林区域的生物复杂度的表达式为：；式中，表示待识别山区森林区域的生物复杂度；表示第j个高坡度阴坡簇内所有像元的像素值均值与纹理特征值相乘结果的倒数；表示第k个低坡度阳坡簇内所有像元的坐标的香农熵；、分别表示待识别山区森林区域的所有高坡度阴坡簇的数量、所有低坡度阳坡簇的数量；norm[]表示归一化函数。

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