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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利考虑地形约束和树冠遮蔽的林区路网模型构建方法及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：CN119863711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510339554.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权考虑地形约束和树冠遮蔽的林区路网模型构建方法及装置是由姚微源;高卓然;李子扬;邱实;刘照言;王新鸿;张宇;成弘佳;董裕民;舒展;王飞鸿设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑地形约束和树冠遮蔽的林区路网模型构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了考虑地形约束和树冠遮蔽的林区路网模型构建方法及装置，属于道路识别与路网构建技术领域。所述方法包括构建包含典型森林区域道路特征的数据样本集；采用机器学习的方法，获取基于卫星遥感可见光数据的林区道路初步识别结果、获取高林分郁闭度区域的林下路径识别结果，将所述林下路径识别结果与所述林区道路初步识别结果相融合，获取林区精细路网；基于SAR数据获取高精度林区地表高程信息，融合DEM数据提取林区地形地貌特征，构建基于多源数据的林区路网模型。本发明在路网构建过程中充分考虑了地形约束因素，同时结合SAR数据提取精细地表高程信息，保障了路网模型的准确性，提高了路网规划的合理性。

本发明授权考虑地形约束和树冠遮蔽的林区路网模型构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种考虑地形约束和树冠遮蔽的林区路网模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1、收集典型森林区域的多源数据，对所述多源数据中的道路进行标注后，构建包含典型森林区域道路特征的数据样本集，其中，所述多源数据包括卫星遥感可见光数据、SAR数据及DEM数据，所述SAR数据包括长波SAR数据和短波SAR数据，其中，长波包括P和L波段，短波包括X和C波段； 步骤2、针对基于卫星遥感可见光数据构建的数据样本集，分析林区不同季节的林分郁闭度差异，其中，将数据样本集按照7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集，确保各子集中包含不同林分郁闭度、不同地形、不同路况特征的多类型样本；采用机器学习的方法，训练适应于林区道路识别的机器学习网络模型，获取基于卫星遥感可见光数据的林区道路初步识别结果； 步骤3、针对基于SAR数据构建的数据样本集，融合长波SAR数据和短波SAR数据构建林下路径识别模型数据样本集，采用机器学习的方法，训练适应于林下路径识别模型数据样本集的机器学习网络模型，获取高林分郁闭度区域的林下路径识别结果，将所述林下路径识别结果与所述林区道路初步识别结果相融合，获取林区精细路网； 步骤4、基于SAR数据获取高精度林区地表高程信息，融合DEM数据提取林区地形地貌特征，并结合所述林区精细路网，构建基于多源数据的林区路网模型。

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中国科学院空天信息创新研究院，其通讯地址为：100190 北京市海淀区北四环西路19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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