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龙图腾网获悉四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所);四川省汶川卧龙特别行政区;四川卧龙国家级自然保护区管理局申请的专利基于无人机巡检的林区监控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：CN120635834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511141329.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于无人机巡检的林区监控方法及系统是由唐莉;陈诚;谭迎春;周义贵;何廷美;乔麦菊;王超;邹姗倍;张凤;金国先;龙梅;周霞;吴凡设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机巡检的林区监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于无人机巡检的林区监控方法及系统，首先获取目标林区包含地理位置标识及地形特征参数的历史巡检数据集合，据此生成指示飞行路径与图像采集节点的初始巡检航线，接着调用搭载多光谱传感器的无人机按航线动态巡检，获取不同时间戳下多个监测区域的植被覆盖图像组成的实时监测图像集合，然后对该实时监测图像集合进行特征提取与异常检测，确定包含植被和地表结构异常指标的图像异常特征集合，最后基于此图像异常特征集合生成林区监控优化策略，以调整无人机巡检频率和图像采集节点空间分布，实现对林区更高效、精准的监控。

本发明授权基于无人机巡检的林区监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机巡检的林区监控方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标林区的历史巡检数据集合，所述历史巡检数据集合包含多个监测区域的地理位置标识及对应的地形特征参数； 根据所述历史巡检数据集合生成多个监测区域的初始巡检航线，所述初始巡检航线用于指示无人机在目标林区的飞行路径及图像采集节点； 调用搭载多光谱传感器的无人机按照所述初始巡检航线执行动态巡检操作，获取目标林区的实时监测图像集合，所述实时监测图像集合包括多个监测区域在不同时间戳下的植被覆盖图像； 对所述实时监测图像集合进行特征提取与异常检测处理，确定目标林区的图像异常特征集合，所述图像异常特征集合包含植被状态异常指标及地表结构异常指标； 基于所述图像异常特征集合生成林区监控优化策略； 所述对所述实时监测图像集合进行特征提取与异常检测处理，确定目标林区的图像异常特征集合，包括： 对所述植被覆盖图像进行预处理操作，所述预处理操作包括噪声抑制处理及图像增强处理，以提升所述植被覆盖图像中植被区域与地表区域的对比度； 从预处理后的植被覆盖图像中提取植被纹理特征及地表边缘特征，所述植被纹理特征用于表征植被冠层的密度变化趋势，所述地表边缘特征用于标识地表裸露区域与植被覆盖区域的边界位置； 将所述植被纹理特征与历史巡检数据集合中对应监测区域的基准纹理特征进行差异比对，生成植被状态异常指标，所述植被状态异常指标包括冠层密度下降幅度及叶面变色区域占比； 基于所述地表边缘特征检测地表结构异常指标，所述地表结构异常指标包括地表塌陷深度估计值及非法路径新增数量； 将所述植被状态异常指标与所述地表结构异常指标进行时空关联分析，确定目标林区的图像异常特征集合； 所述基于所述图像异常特征集合生成林区监控优化策略，包括： 根据所述植被状态异常指标中的冠层密度下降幅度确定目标监测区域的火灾风险等级，并基于所述叶面变色区域占比评估病虫害扩散概率； 根据所述地表结构异常指标中的地表塌陷深度估计值生成土壤侵蚀预警信号，并基于所述非法路径新增数量识别盗伐活动活跃度； 将所述火灾风险等级、病虫害扩散概率、土壤侵蚀预警信号及盗伐活动活跃度分别归一化为统一评分区间的子风险评分，并根据预设权重系数对子风险评分进行加权求和，生成每个监测区域的综合风险评分； 基于所述综合风险评分调整对应监测区域的无人机巡检频率，使得综合风险评分越大的监测区域的巡检频率高于综合风险评分越小的监测区域的巡检频率； 根据所述图像采集节点的空间分布数据与所述综合风险评分，动态调整所述监测区域的图像采集节点密度。

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四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所);四川省汶川卧龙特别行政区;四川卧龙国家级自然保护区管理局，其通讯地址为：610000 四川省成都市金牛区星辉西路18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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