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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种基于星载激光雷达波形数据的地物分类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：CN120877141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511375082.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于星载激光雷达波形数据的地物分类方法是由李少宁;黄威;廖孟光;赵思源;程福宽设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于星载激光雷达波形数据的地物分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于星载激光雷达波形数据的地物分类方法，涉及遥感技术与人工智能领域，包括以下应用步骤：S1、通过星载激光雷达获取待分类区域的激光回波波形数据；S2、对所述激光回波波形数据进行预处理；所述预处理包括质量评估和标准化处理；S3、将预处理后的激光回波波形数据输入至预先训练好的地物分类模型中，输出地物分类结果；所述地物分类结果包括水田和旱地中的一种或多种地物类型、阔叶林和针叶林中的一种或多种地物类型；所述地物分类模型为密集连接神经网络模型。本发明具有提高地物分类精度、有效区分光谱特征相似但结构特征差异地物类型的优点。

本发明授权一种基于星载激光雷达波形数据的地物分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于星载激光雷达波形数据的地物分类方法，其特征在于，包括以下应用步骤： S1、通过星载激光雷达获取待分类区域的激光回波波形数据； S2、对所述激光回波波形数据进行预处理；所述预处理包括质量评估和标准化处理； 所述质量评估具体为： 计算激光回波波形数据的信噪比和标准差，剔除信噪比低于预设阈值或标准差异常的激光回波波形数据； 所述信噪比的计算公式为： ； 其中，为激光回波波形强度的最大值，为背景噪声均值，为背景噪声的标准差； 所述标准化处理具体为： 根据激光器增益参数确定对应的饱和阈值； 根据饱和阈值，对激光回波波形数据进行归一化处理； 所述归一化处理的计算公式为： ； 其中，为激光回波波形数据的采样点，为激光回波波形数据中的最小值，为激光器增益参数所对应的饱和阈值，为归一化后的激光回波波形数据的采样点； S3、将预处理后的激光回波波形数据输入至预先训练好的地物分类模型中，输出地物分类结果；所述地物分类结果至少包括水田、旱地、阔叶林、针叶林中的一种或多种地物类型；所述地物分类模型为密集连接神经网络模型； 所述地物分类模型通过以下训练步骤得到： 通过星载激光雷达获取多个单一地物类型区域的激光回波波形数据及对应的地表高程数据，并分别获取相应区域的高分辨率遥感影像作为参考数据； 基于所述参考数据，通过目视解译对原始波形数据进行地物类别标注，构建具有类别标签的样本数据集； 对所述样本数据集中的激光回波波形数据进行质量评估与标准化处理，形成规范化样本集； 构建密集连接神经网络模型，利用所述规范化样本集对所述密集连接神经网络模型进行训练，通过迭代优化模型参数直至模型收敛，得到训练好的地物分类模型； 所述方法能够区分光谱特征相似但结构特征差异的地物类型，包括： 基于湿度差异导致的回波能量特征差异，区分旱地和水田； 基于冠层结构差异导致的多峰单波回波特征差异，区分阔叶林和针叶林。

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