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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利基于随机森林优化算法的高速公路生物量反演方法、装置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：CN120563953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510662678.4，技术领域涉及：G06V10/766；该发明授权基于随机森林优化算法的高速公路生物量反演方法、装置是由廉旭刚;高宇璐;梁仕琦;胡海峰;袁佳辉;陈禹成;蔡音飞;王云龙设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于随机森林优化算法的高速公路生物量反演方法、装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于随机森林优化算法的高速公路生物量反演方法、装置，属于高速公路生态监测技术领域；通过无人机搭载高精度LiDAR与多光谱相机，基于RTK定位和预加载DEM数据，沿高速公路动态规划仿地飞行航线，获取植被三维点云及多光谱影像。然后将LiDAR点云和多光谱影像在空间位置上进行高精度匹配，搭建“空间‑光谱‑结构”多源数据异构特征融合框架，用空间交叉验证与置换重要性分析优化随机森林算法，来构建生物量模型；本申请利用空间交叉验证、置换重要性分析及联合预处理技术优化随机森林算法，解决了随机森林算法在高维地理数据处理中的过拟合与冗余计算问题，显著提升模型的适用性与反演精度。

本发明授权基于随机森林优化算法的高速公路生物量反演方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于随机森林优化算法的高速公路生物量反演方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：构建高速公路路域生物量模型，包括： S11：数据采集：采用搭载激光雷达系统和多光谱相机的无人机进行仿地飞行，得到多个研究区域内高速公路路域的激光雷达数据和多光谱数据； S12：数据预处理：将激光雷达数据整合为高速公路路域植被完整点云，并提取植被三维结构参数，形成结构特征数据集；从多光谱数据中的遥感影像中提取植被光谱纹理特征参数，形成光学特征数据集；通过空间连接实现多源数据的地理对齐，将结构特征数据集和光学特征数据集整合得到包含空间-光谱-结构的特征融合数据集，并将其划分为训练集和测试集； 步骤S12中将结构特征数据集和光学特征数据集整合得到包含空间-光谱-结构的特征融合数据集的步骤如下： 将遥感影像提取的植被光谱维度的数据与激光雷达获取的三维结构特征进行最近邻空间匹配，自动关联同一植被对象的异构遥感特征；然后进行特征增强，基于激光雷达数据提取树高与冠幅直径，通过圆锥体积公式动态计算树冠体积字段，强化三维结构特征表达；采用线性组合模拟生物量，同时通过距离阈值过滤空间偏移过大的异常匹配点，输出包含光学特征+激光雷达特征+衍生字段+生物量标签的“空间-光谱-结构”特征融合数据集； S13：随机森林回归模型优化：通过时空联合交叉验证优化随机森林模型的训练集和测试集的划分策略，通过置换重要性分析优化输入数据质量，剔除冗余特征； 时空联合交叉验证是在空间交叉验证基础上，引入时间维度验证，确保训练集与测试集在时间和空间上均无重叠，避免时空相关性导致的过拟合； 置换重要性分析是通过随机置换特征值量化多源数据贡献度，筛选出关键因子，降低特征维度，实现模型轻量化； S14：搭建生物量模型构建框架，通过并行计算整合多个研究区域的预处理数据，将各区域的特征融合数据集合并为全路段统一数据表，并通过数据清洗以保障数据完整性；然后执行特征工程优化，输出工程数据集并对其进行标准化处理，调用优化后的随机森林回归模型进行非线性建模，并通过网格搜索在参数空间内进行超参数调优，最后输出优化后的模型即为高速公路路域生物量模型； S2：根据高速公路路域生物量模型对高速公路路域生物量进行反演。

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