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龙图腾网获悉江苏省中国科学院植物研究所申请的专利一种入侵水生植物监测方法、系统、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：CN119963996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510031533.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种入侵水生植物监测方法、系统、设备及介质是由姚东瑞;张峥男;孙林鹤;刘吉祥;邓阳阳;李乃伟;常雅军;刘晓静;杜凤凤设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种入侵水生植物监测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种入侵水生植物监测方法、系统、设备及介质，涉及生物安全入侵水生植物监测领域，该方法包括获取待测水域的多光谱图像；所述多光谱图像是采用无人机搭载多光谱成像仪进行拍摄得到的；根据待测水域的多光谱图像和分类模型，确定待测水域的多光谱图像中像素点的分割结果；所述分类模型是对随机森林模型进行训练得到的；所述多光谱图像中像素点的分割结果包括：水面的像素点和入侵水生植物中大薸的像素点；根据待测水域的多光谱图像中像素点的分割结果生成所述待测水域中大薸的入侵危害等级；根据所述入侵危害等级进行报警。本申请无需调查人员进入水域，提高监测精度并降低监测成本。

本发明授权一种入侵水生植物监测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种入侵水生植物监测方法，其特征在于，所述入侵水生植物监测方法包括： 获取待测水域的多光谱图像；所述多光谱图像是采用无人机搭载多光谱成像仪进行拍摄得到的； 根据待测水域的多光谱图像和分类模型，确定待测水域的多光谱图像中像素点的分割结果；所述分类模型是对随机森林模型进行训练得到的；所述多光谱图像中像素点的分割结果包括：水面的像素点和入侵水生植物中大薸的像素点； 根据待测水域的多光谱图像中像素点的分割结果生成所述待测水域中大薸的入侵危害等级； 根据所述入侵危害等级进行报警； 所述分类模型的确定方法，具体包括： 获取样本数据；所述样本数据包括：训练用水域的多光谱图像和训练用水域的多光谱图像中像素点的分割结果； 提取训练用水域的多光谱图像的特征数据； 将训练用水域的多光谱图像的特征数据以及训练用水域的多光谱图像中像素点的分割结果确定为分类样本集； 将所述分类样本集分为测试集和训练集； 采用所述训练集训练随机森林模型； 根据所述测试集测试训练好的随机森林模型，得到测试结果；所述测试结果为训练好的随机森林模型的输出结果准确率； 若所述测试结果达到设定总体分类精度，则将训练好的随机森林模型确定为分类模型； 若所述测试结果未达到设定总体分类精度，则增加所述训练集的数量，重新训练所述随机森林模型，直到所述测试结果达到设定总体分类精度，得到分类模型； 所述提取训练用水域的多光谱图像的特征数据，具体包括： 基于训练用水域的多光谱图像计算归一化水体指数，并基于所述归一化水体指数对训练用水域的多光谱图像进行掩膜去除，得到训练用水域掩膜后的多光谱图像； 采用超像素分割算法对训练用水域掩膜后的多光谱图像进行超像素分割，生成超像素簇；所述超像素簇具有光谱一致性； 对所述超像素簇进行分类标注，得到标注数据集； 对所述标注数据集进行统计平均化，得到训练用水域的多光谱图像的特征数据。

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江苏省中国科学院植物研究所，其通讯地址为：210014 江苏省南京市玄武区中山门外前湖后村1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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