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龙图腾网获悉广西壮族自治区林业勘测设计院申请的专利一种多模态数据融合的油茶林表型信息提取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：CN120580546B 。

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：202510664712.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种多模态数据融合的油茶林表型信息提取系统是由龙植豪;谢素平;巨文珍;李振;林鑫;郭道峰;赵亮;王立权设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态数据融合的油茶林表型信息提取系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态数据融合的油茶林表型信息提取系统，涉及林业管理技术领域，包括综合管理平台，所述综合管理平台通信连接有数据获取模块、自适应点云与影像配准模块、跨模态特征匹配模块、单木分割识别模块、表型信息提取模块以及数据可视化模块。本发明通过整合无人机搭载的LiDAR点云与RGB影像数据，显著提升了油茶林表型信息提取的全面性与准确性，LiDAR点云提供了高精度的三维结构信息，能够准确反映树木的空间布局和形态，而RGB影像则提供了丰富的纹理和颜色信息，有助于区分不同种类的树木及其不同部分，通过跨模态的数据融合使得系统能够更全面地捕捉油茶林的生长状态，克服了单一模态数据可能存在的信息缺失或精度不足的问题。

本发明授权一种多模态数据融合的油茶林表型信息提取系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态数据融合的油茶林表型信息提取系统，包括综合管理平台，其特征在于：所述综合管理平台通信连接有数据获取模块、自适应点云与影像配准模块、跨模态特征匹配模块、单木分割识别模块、表型信息提取模块以及数据可视化模块； 所述数据获取模块，用于利用无人机搭载LiDAR和RGB相机，采集包括油茶林的三维点云数据和影像数据的多模态数据，并对采集到的多模态数据进行预处理； 所述自适应点云与影像配准模块，用于采用自适应算法进行LiDAR点云与RGB影像的精确配准，具体包括： 利用点云处理库中的特征提取算法，从LiDAR点云中提取具有代表性的特征点，利用图像处理库中的特征提取算法，从RGB影像中提取特征点； 利用提取的特征点进行粗配准，使用RANSAC算法进行初始配准，在源点云中随机选择三个点，进而在目标点云中找到与之最接近的点，计算变换矩阵，通过多次迭代，以获取初始配准结果； 结合初始配准结果和ICP算法进行精确配准，通过迭代优化，逐步调整点云和影像之间的对应关系，直到满足收敛条件； 所述RANSAC算法初始配准和ICP算法精确配准的具体过程包括： 在源点云中随机选择三个不共线的点，作为初始样本点，在目标点云中找到与这三个样本点最接近的点，形成三对匹配点，利用三对匹配点，通过最小二乘法计算一个包括旋转和平移的变换矩阵； 应用变换矩阵将源点云变换到目标点云的空间中，计算变换后源点云中在目标点云一定阈值范围内的点的数量，以分析变换后源点云与目标点云的重合度，多次迭代，并在每次迭代中，记录计算出的变换矩阵及其对应的重合度，进而选择重合度最高的变换矩阵作为初始配准结果； 将RANSAC算法得到的初始配准结果作为ICP算法的初始输入，包括初始变换矩阵和源点云、目标点云，在源点云和目标点云中，使用最近邻搜索算法找到每个源点云中的点在目标点云中的最近点，形成最近点对，并利用最近点对，通过最小二乘法计算一个新的变换矩阵，应用新的变换矩阵将源点云变换到目标点云的空间中； 根据点云的密度和分布动态调整匹配阈值，计算变换后源点云与目标点云之间的误差，当匹配点对的数量不再变化时，认为算法收敛，停止迭代； 所述跨模态特征匹配模块，用于从LiDAR点云中提取三维结构特征，从RGB影像中提取纹理和颜色特征，并对LiDAR点云与RGB影像的特征进行特征融合，得到融合后的跨模态特征； 所述单木分割识别模块，用于利用深度学习算法和融合后的跨模态特征，对油茶林进行单木分割，以识别并分割出单株油茶树； 所述表型信息提取模块，用于从分割后的单木中提取油茶林的冠层信息和厘米级表型结构，进行油茶林冠层信息与厘米级表型结构的同步提取； 所述数据可视化模块，用于对采集、处理和提取的数据进行管理和可视化展示，并生成图表和报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广西壮族自治区林业勘测设计院，其通讯地址为：537000 广西壮族自治区南宁市兴宁区中华路14号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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