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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利协同星载激光雷达与多光谱遥感的大区域中等空间分辨率时序植被叶面积指数估算方法、装置、设备及介质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：CN119941830B 。

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：202510016900.3，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权协同星载激光雷达与多光谱遥感的大区域中等空间分辨率时序植被叶面积指数估算方法、装置、设备及介质是由贾铎;柏延臣设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本协同星载激光雷达与多光谱遥感的大区域中等空间分辨率时序植被叶面积指数估算方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种协同星载激光雷达与多光谱遥感的大区域中等空间分辨率时序植被叶面积指数估算方法、装置、设备及介质，涉及植被结构参数估算领域。方法包括：获取待测区域在待测时段的多光谱反射率数据和星载激光雷达数据；基于多光谱反射率数据构建多特征数据集；将多特征数据集和星载激光雷达数据进行空间和时间的匹配，得到匹配数据；将匹配数据和星载激光雷达数据输入至估算模型，得到LAI估算结果；估算模型是采用深度神经网络进行训练得到的；估算模型用于确定经空间和时间匹配的多特征数据集与星载激光雷达数据之间的映射关系，进而确定LAI估算结果。本申请能够提高LAI估算精度。

本发明授权协同星载激光雷达与多光谱遥感的大区域中等空间分辨率时序植被叶面积指数估算方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种协同星载激光雷达与多光谱遥感的大区域中等空间分辨率时序植被叶面积指数估算方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待测区域在待测时段的多光谱反射率数据和星载激光雷达数据；所述多光谱反射率数据是采用Sentinel-2，基于20米空间分辨率5天重访周期的高时空分辨率特性获取的数据；所述星载激光雷达数据是基于4天轨道重访周期的特性，获取的所有全球生态系统动力学调查GEDI数据； 基于所述多光谱反射率数据构建多特征数据集； 将所述多特征数据集和所述星载激光雷达数据进行空间和时间的匹配，得到匹配数据； 将所述匹配数据和所述星载激光雷达数据输入至估算模型，得到LAI估算结果；所述估算模型是采用深度神经网络进行训练得到的；所述估算模型用于确定经空间和时间匹配的多特征数据集与所述星载激光雷达数据之间的映射关系，进而确定所述LAI估算结果； 将所述多特征数据集和所述星载激光雷达数据进行空间和时间的匹配，得到匹配数据，具体包括： 基于设定筛选规则，对GEDI数据进行筛选，得到筛选的GEDILAI光斑； 对多特征数据集中每一个有效像元数据，以同位置且与有效像元数据的观测日期前后间隔时间在设定时段内为基准，逐有效像元数据对所述GEDILAI光斑进行搜索，以对多特征数据集和GEDILAI光斑进行时间匹配，得到搜索的GEDILAI光斑； 以搜索的GEDILAI光斑所在像元为中心，在多特征数据集中基于3×3像元块进行搜索，以对多特征数据集和GEDILAI光斑进行空间匹配，得到基于像元块的多特征集近同步观测样本； 将搜索的GEDILAI光斑和多特征集近同步观测样本确定为匹配数据。

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