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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估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：CN119380255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202411446518.8，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法是由张翔;张旭;顾西辉;陈能成设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法，涉及生态灾害与遥感技术的领域。该方法首先基于样本点数据构建了结构方程模型，量化了森林因旱死亡率与关键气象条件、森林内部生理参数及外部绿度特征之间的直接与间接关系。随后，集成随机森林回归技术，对选取的关键变量进行空间预测，实现了从样点观测到全球尺度的广泛覆盖，最后生成了全球范围内的森林因旱死亡率。相较于传统单一评估手段，本发明综合了多元影响因子和多维度预测模型，提高了全球森林因旱死亡率的评估精度与空间覆盖能力，为全球森林健康监测与生态系统管理提供了更为直接、实用的技术支持。

本发明授权一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法在权利要求书中公布了：1.一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：数据收集与预处理：收集多种气象水文数据和植被数据，并对数据进行预处理，以确保数据的一致性和可用性； 步骤S2：计算冠层死亡率样本数据：收集全球森林因旱死亡的地理位置和时间数据，并使用高分辨率全球森林覆盖变化数据作为背景数据，计算冠层死亡率； 步骤S3：训练结构方程模型：结合步骤S1处理后的数据和S2计算得到的冠层死亡率，采用偏最小二乘路径模型PLS-PM作为实施工具，构建结构方程模型； 步骤S3中，训练结构方程模型包括四个步骤： 步骤S3.1：使用PLS-PM作为SEM的实施工具，构建了结构方程模型，用于描述气象水文干旱直接影响或通过中介变量影响森林死亡率的过程，所述中介变量包括土壤湿度、植物生理状态； 步骤S3.2：将变量标准化到标准偏差单位，以规范路径系数和截距，确保结构方程模型的稳定性； 步骤S3.3：使用Cronbach'salpha指数来检查指标之间的单一性，并根据加载值调整结构方程模型，加载值低于预设加载值的变量被删除，以提高结构方程模型的准确性； 步骤S3.4：经过以上步骤的处理和调整后，进行结构方程模型的训练和验证，以选择最优模型； 步骤S4：建立死亡率预测函数：结合步骤S3构建的结构方程模型，使用死亡样本数据训练和验证该结构方程模型，以识别显著的环境特征，根据最优的结构方程模型构建因旱死亡率预测函数，所述环境特征包括植被和气象特征； 步骤S4中，因旱死亡率预测函数通过最优的结构方程模型建立而成，用于将环境特征转化为森林死亡率的预测值；建立的因旱死亡率预测函数的公式如下： Y= * + 式中，Y代表由于干旱估算的森林死亡率，表示显著环境特征，是的路径系数，是通过PLS-PM检测到的显著特征数量，表示误差； 步骤S5：环境特征的空间外推：通过RF技术对步骤S4得到的环境特征进行空间外推，生成潜变量的全球空间分布图； 步骤S6：全球每个区域的森林因旱死亡率计算：将步骤S5得到的潜变量分布结果代入步骤S4得到的预测函数中，计算全球每个区域的森林因旱死亡率； 步骤S7：绘制全球森林因旱死亡地图：根据步骤S6得到的死亡率结果，绘制全球森林因旱死亡率的可视化图，用于各个区域的干旱影响程度。

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