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龙图腾网获悉国际竹藤中心申请的专利一种基于GEE平台确定毛竹林雪灾受灾区域的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：CN121280920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511845229.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于GEE平台确定毛竹林雪灾受灾区域的方法是由官凤英;廖丽润;王月婷设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GEE平台确定毛竹林雪灾受灾区域的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像识别技术领域，特别涉及一种基于GEE平台确定毛竹林雪灾受灾区域的方法。该方法主要解决现有技术中依赖人工实地调查导致的效率低下、成本高昂且难以实现大范围快速评估的问题。本发明通过以下技术方案实现：首先获取雪灾前后多时相Sentinel‑2影像并进行预处理；接着提取光谱波段、植被指数和纹理特征构成特征初始集合；然后通过统计显著性过滤和机器学习优选确定关键特征变量组合；在此基础上建立逻辑回归判别模型并确定最优分类阈值；最后利用训练好的模型对毛竹林区域进行雪灾受灾状态分类，生成受灾区域空间分布图。

本发明授权一种基于GEE平台确定毛竹林雪灾受灾区域的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GEE平台确定毛竹林雪灾受灾区域的方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：利用GEE平台并结合预设的云量覆盖阈值与时间窗口，对雪灾发生前、后特定时相的Sentinel-2影像序列执行辐射定标与大气校正，生成预处理后的、具有地表反射率物理意义的灾前与灾后多时相遥感影像集； S2：采用所述灾前与灾后多时相遥感影像集，针对灾前与灾后两个时相完成涵盖光谱波段反射率、多种植被指数以及NDVI衍生纹理特征的多维度特征提取，产生一个包含灾前状态与灾后状态所有特征的特征初始集合； S3：针对所述特征初始集合，通过计算灾后特征值与灾前特征值的差异并实施基于统计假设检验的显著性过滤，获得一个仅包含在雪灾前后发生显著变化的灾变特征变量子集； S4：围绕所述灾变特征变量子集，依次展开基于相关性分析的冗余性消除与基于多种机器学习算法的特征重要性筛选，输出一个由核心光谱波段、植被指数及纹理特征构成的关键特征变量组合； S5：使用所述关键特征变量组合所表征的灾变信息，执行逻辑回归模型的参数训练并配合ROC曲线评估模型判别性能，建立一个具有明确数学表达式的雪灾判别模型及其能够最优区分受灾与未受灾像元的最优分类阈值； S6：应用所述雪灾判别模型及其最优分类阈值，对目标区域内所有毛竹林分布区的像元进行逐一的雪灾受灾状态分类，输出一幅以二值图像形式直观展示的毛竹林雪灾受灾区域空间分布图。

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