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龙图腾网获悉中南林业科技大学申请的专利基于改进Boruta算法的森林地上生物量遥感测量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：CN115376011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202210594831.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于改进Boruta算法的森林地上生物量遥感测量方法是由谭三清;张贵;王平;杨志高;丁旭东设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进Boruta算法的森林地上生物量遥感测量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及森林地上生物量测量，具体涉及一种基于改进Boruta算法的森林地上生物量遥感测量方法，改进Boruta算法的森林地上生物量遥感测量方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1选取待测地区的遥感影像数据及对数据预处理；2设计改进Boruta算法；3利用改进Boruta算法建立SVR模型；4利用模型对待测地区的森林地上生物量进行测量，本方法精度较高，测量出来的AGB分布情况与实际调查到的研究地地质地貌以及森林植被分布情况基本吻合，为森林测量提供了新的方法。

本发明授权基于改进Boruta算法的森林地上生物量遥感测量方法在权利要求书中公布了：1.一种改进Boruta算法的森林地上生物量遥感测量方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1选取待测地区的遥感影像数据及对数据预处理； 2设计改进Boruta算法； 3利用改进Boruta算法建立SVR模型； 4利用模型对待测地区的森林地上生物量进行测量； 其中，所述步骤2改进Boruta算法具体为：针对初始特征数据集A，初始数据集为m行n列，有m组样本，n个初始特征，m1，n1，然后克隆初始特征数据集A，得到影子特征数据集B； 影子特征数据集B按比例P提取出[m*p]*n组样本，其中0＝p1，混合打乱的[m*p]*n组数据，得到影子特征数据集C，随机打乱行序得到影子特征数据集D，初始特征数据集A和影子特征数据集D合并得到新的集合E； 使用数据集E训练基于XGBoost模型，得到每个初始特征和影子特征重要性得分，影子特征的重要程度得分的最大值定义为Zscore，对初始特征各个变量重要程度明显大于Zscore，标记为重要；对于初始特征各个重要变量程度接近于Zscore，标记为暂定；对初始特征各个变量重要程度明显小于Zscore，标记为不重要，并且永久删除；保留被标记为暂定的各个初始特征变量，然后删除所有的影子特征；直到所有的初始特征被赋予了重要性为止，得到最佳最优特征。

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