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龙图腾网获悉中国科学院南京地理与湖泊研究所申请的专利基于Landsat影像的富营养化湖泊水生植被和藻华自动提取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：CN116189005B 。

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：202310057973.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于Landsat影像的富营养化湖泊水生植被和藻华自动提取方法是由罗菊花;段洪涛;倪贵高设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Landsat影像的富营养化湖泊水生植被和藻华自动提取方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于Landsat影像的富营养化湖泊水生植被和藻华自动提取方法，对Landsat影像数据分别进行缨帽变换、NDVI指数计算、FAI指数计算，基于缨帽变换后的第三分量提取AVI图像，并利用光谱线性混合模型确定AVI图像中用于分类植被和非植被的分类阈值a，分别确定NDVI图像中的分类阈值b、FAI图像中的分类阈值c；根据AVI、NDVI和FAI指数值及其分类阈值a、b、c建立决策树分类模型，生成富营养化湖泊不同水生植被群落和藻华自动提取结果图。本发明能够自动、实时、大范围和高精度的识别和监测湖泊不同植被群落浮叶挺水和沉水植被和蓝藻水华的空间分布，对监测和追溯草型湖泊和藻型湖泊的相互转换动态过程、湖泊生态修复管理及草藻的打捞等具有重要的现实意义。

本发明授权基于Landsat影像的富营养化湖泊水生植被和藻华自动提取方法在权利要求书中公布了：1.基于Landsat影像的富营养化湖泊水生植被和藻华自动提取方法，其特征在于，包括： 获取覆盖研究区的Landsat卫星地表反射率影像数据，并分别进行如下处理； i.对影像数据进行缨帽变换，以缨帽变换后的第三分量作为水生植被指数AVI，获取AVI图像，并基于下式确定AVI图像中用于分类水生植被和非水生植被的分类阈值a； ； 其中，AVIw和AVIv分别代表纯水体像素和浮叶挺水植被生长密集处像素的平均AVI值，p是纯水体端元所占的比例； ii.基于影像数据获取归一化植被指数NDVI图像，用于在水生植被区域区分浮叶挺水植被和沉水植被，并基于如下步骤确定NDVI图像中的分类阈值b： 1生成NDVI图像的梯度图像，并将像素的梯度定义为在3×3窗口中与相邻像素的差异； 2去除沉水和浮叶挺水密集区域，保留二者交界区域的像元； 3找出余下像素中梯度值最大的像素，并将该像素对应的NDVI值作为NDVI阈值； 4对多景影像的NDVI阈值进行直方图统计，以直方图平均值减去两倍标准差的值作为NDVI图的分类阈值b； iii.基于影像数据获取浮游藻类指数FAI图像，用于在非水生植被区域区分藻华和水体，并基于如下步骤确定FAI图像中的分类阈值c： 1生成FAI图像的梯度图像，并将像素的梯度定义为在3×3窗口中与相邻像素的差异； 2去除清洁水体和高浓度藻华区域，保留二者交界区域的像元； 3找出余下像素中梯度值最大的像素，并将该像素对应的FAI值作为FAI阈值； 4对多景影像的FAI阈值进行直方图统计，以直方图平均值减去两倍标准差的值作为FAI图的分类阈值c； 根据AVI、NDVI和FAI指数值及其分类阈值a、b、c确定判别条件，建立决策树分类模型，生成富营养化湖泊不同水生植被群落和藻华自动提取结果图。

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中国科学院南京地理与湖泊研究所，其通讯地址为：210008 江苏省南京市玄武区北京东路73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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