买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利基于数值优化算法的植被叶片参数遥感反演方法及系统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：CN115792952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211432938.1，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于数值优化算法的植被叶片参数遥感反演方法及系统是由何彬彬;陈瑞;全兴文设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数值优化算法的植被叶片参数遥感反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于数值优化算法的植被叶片参数遥感反演方法及系统，涉及遥感反演技术领域，该方法根据各波段地表反射率数据，计算遥感观测的植被指数信息，构建以均方根误差为原型的代价函数，然后利用数值优化算法求解代价函数极小值点，以实现植被叶片参数反演，本方法能够动态引入先验知识，调整自由变量的维度和模型其它固定参数初值，并结合代价函数的梯度值信息，能够在一定程度上缓解病态反演问题。克服了基于传统查找表算法反演精度受到变量步长设置影响的缺点，且可针对不同遥感卫星数据，快速开展应用。该方法操作简单。

本发明授权基于数值优化算法的植被叶片参数遥感反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数值优化算法的植被叶片参数遥感反演方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：获取各波段地表反射率数据，计算遥感观测的植被指数信息，所述植被指数至少包括归一化差分植被指数NDVI、增强植被指数EVI、归一化差分红外指数NDII； 步骤2：构建辐射传输模型，设置辐射传输模型的模型参数，所述模型参数包括模型变量、模型常量、显示变量； 步骤3：构建关于植被指数的且以均方根误差为原型的代价函数RMSE，设置RMSE对某变量的偏导数和代价函数梯度信息▽T； 步骤4：使用约束最优化算法求解构造的代价函数的极小值点；得到草地冠层可燃物含水率； 所述步骤4中使用约束最优化算法求解构造的代价函数的极小值点，具体步骤如下： 步骤4.1：设置Cab、EWT、FMC、LAI和psoil初值； 其中，Cab为叶绿素a和b含量，EWT为等水分厚度，LAI为叶面积指数，psoil为土壤因子，FMC为可燃物含水率； 步骤4.2：构建生态学规则，按照公式11计算，以此动态更新自由变量的取值区间； 11 其中，表示模型自由变量，即LAI,EWT；表示由LAI关于实测FMC或EWT关于DMC的经验拟合方程得到的拟合结果，即拟合的LAI或拟合的EWT；表示LAI关于实测FMC或EWT关于DMC的经验拟合方程的RMSE，表示LAI关于实测FMC或EWT关于DMC的经验拟合方程； 进一步地，针对实测草地冠层植被参数数据： 12 其中，DMC为干物质重量； 步骤4.3：按照以下公式计算第k次迭代过程中处初始迭代方向： 13 其中，表示第k次迭代；表示第k次迭代过程中处初始迭代方向；表示第k次迭代时的搜索方向校正因子；表示代价函数T在处的梯度； 步骤4.4：根据自由变量边界信息，更新,获取处的可行方向，如下式所示： 14 其中，为分量的第k次迭代结果；为在处的可行方向；和为分量在第k次时应满足的下边界和上边界，根据生态学规则动态更新； 步骤4.5：根据公式15确定数值迭代搜索步长，并根据公式16获取第k+1次迭代输出，即： 15 16 表示搜索步长；表示第k次迭代的搜索步长；表示第k次迭代得到的自由参数；表示第k次迭代时应满足的上边界；表示第k次迭代时应满足的下边界；表示初始的最大搜索步长； 步骤4.6：当满足公式17时，停止迭代，输出X※=Xk+1； 17 表示第k+1次迭代时的搜索方向；表示第k+1次迭代时Cab的搜索方向；表示第k+1次迭代时EWT的搜索方向；表示第k+1次迭代时FMC的搜索方向；表示第k+1次迭代时LAI的搜索方向；表示第k+1次迭代时psoil的搜索方向；ε表示允许的误差限。

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电子科技大学长三角研究院(湖州)，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市西塞山路819号科技创新综合体B1幢；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。