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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于神经网络和CASA模型的净初级生产力估算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：CN115937714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211451123.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于神经网络和CASA模型的净初级生产力估算方法是由靳专;熊彪;肖敏;周爽爽;张家璇;毛祥虎设计研发完成，并于2022-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络和CASA模型的净初级生产力估算方法在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于神经网络和CASA模型的净初级生产力估算方法，使用具有近红外光波段NIR与红光波段R的无人机对研究区域进行航拍获得R、NIR与全色影像；对影像进行处理获得正射影像DOM与数字地表模型DSM；对研究区域进行实地采样获得生物量，从而计算出估算区域的影响因子；对气象数据进行处理获得温度、降雨与辐射参数；对数据进行训练获得区域的影响因子模型；利用影响因子模型与CASA模型对每个像元的高程、归一化植被指数NDVI、温度、降雨、辐射进行处理获得净初级生产力NPP。本申请能实现无人机影像的净初级生产力的高精度估算。

本发明授权基于神经网络和CASA模型的净初级生产力估算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络和CASA模型的净初级生产力估算方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：使用Pix4Dmapper软件对无人机多光谱数据进行拼接，生成数字地表模型以及正射影像，再使用实测高程值，通过ArcGIS对DSM进行校正； 步骤2：野外实地采用，通过对估算地点进行实际采样获得研究时间段的植物生物量AGB以及对应样点的高程数据； 步骤3：通过NOAA网站、中国气象数据网、地理遥感生态网获取辐射、降雨、气温数据； 步骤4：使用具有近红外光波段NIR与红光波段R的无人机影像计算得出归一化植被指数NDVI； 步骤5：通过公式1获得实测NPPt数据； NPPt＝AGB×0.451 再通过公式2获得影响因子系数λ λ＝NPPtNPPa2 式中，NPPa为CASA模型的模拟值； 步骤6：使用高程数据、NDVI以及λ进行神经网络训练，神经网络采用的是径向基神经网络RBF，获得预测模型； 步骤7：将研究区域的高程、NDVI数据带入预测模型得到研究区域的影响因子系数λ； 步骤8：使用CASA模型的模拟值与预测值进行计算得到NPP值； 步骤9：根据预测模型常用的评价指标，评估本方法的预测性能。

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