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龙图腾网获悉中国农业科学院农田灌溉研究所申请的专利基于无人机图像处理的作物叶面积指数估算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：CN120431384B 。

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：202510523447.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于无人机图像处理的作物叶面积指数估算方法是由付婉娜;段福义;陈震;程千;翟伟广设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机图像处理的作物叶面积指数估算方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机遥感技术领域，尤其涉及一种基于无人机图像处理的作物叶面积指数估算方法。该方法包括以下步骤：获取无人机监测区域遥感图像；根据无人机监测区域遥感图像识别地形起伏区域，并对地形起伏区域进行正射影像重建，生成地形起伏区域正射影像；基于无人机监测区域遥感图像识别地形遮挡区域；对地形遮挡区域进行图像拼接畸变检测，得到图像拼接畸变数据；基于图像拼接畸变数据进行缝隙区域光谱插值，并确定光谱插值后的缝隙区域的植物生长阶段；基于图像拼接畸变数据进行镜头畸变检测，得到镜头畸变数据。本发明基于无人机遥感技术提高作物叶面积指数LAI估算的精度和准确率。

本发明授权基于无人机图像处理的作物叶面积指数估算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机图像处理的作物叶面积指数估算方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取无人机监测区域遥感图像；根据无人机监测区域遥感图像识别地形起伏区域，并对地形起伏区域进行正射影像重建，生成地形起伏区域正射影像； 步骤S2：基于无人机监测区域遥感图像识别地形遮挡区域；对地形遮挡区域进行图像拼接畸变检测，得到图像拼接畸变数据；基于图像拼接畸变数据进行缝隙区域光谱插值，并确定光谱插值后的缝隙区域的植物生长阶段； 步骤S3：基于图像拼接畸变数据进行镜头畸变检测，得到镜头畸变数据；基于镜头畸变数据识别对焦组件损坏特征；基于对焦组件损坏特征进行自适应焦距调整，得到自适应调整焦距数据；其中，步骤S3具体为： 步骤S31：基于图像拼接畸变数据进行几何畸变识别，得到几何畸变数据；其中，步骤S31具体为： 步骤S311：基于图像拼接畸变数据提取图像角点，并基于图像角点进行角点匹配，得到匹配角点数据； 步骤S312：基于匹配角点数据识别变换矩阵关系； 步骤S313：根据变换矩阵关系计算图像拼接畸变数据的拼接误差量； 步骤S314：基于拼接误差量进行几何修正，得到几何畸变数据； 步骤S32：基于图像拼接畸变数据进行透镜损坏检测，得到透镜损坏数据；其中，步骤S32具体为： 步骤S321：基于图像拼接畸变数据计算图像扭曲度；根据图像扭曲度定位透镜拍摄位置； 步骤S322：基于透镜拍摄位置进行划痕检测，得到透镜划痕数据； 步骤S323：获取风力数据，并进行数据预处理，得到待分析风力数据； 步骤S324：根据待分析风力数据对透镜划痕数据进行风力冲击模拟，得到风力冲击数据； 步骤S325：基于风力冲击数据识别沙粒运动轨迹； 步骤S326：根据沙粒运动轨迹对透镜划痕数据进行撞击力检测，得到沙粒撞击力； 步骤S327：基于沙粒撞击力对透镜拍摄位置进行透镜损坏预测，得到透镜损坏数据； 步骤S33：整合几何畸变数据以及透镜损坏数据，得到镜头畸变数据； 步骤S34：基于镜头畸变数据识别对焦组件损坏特征； 步骤S35：基于对焦组件损坏特征进行自适应焦距调整，得到自适应调整焦距数据； 步骤S4：根据自适应调整焦距数据对地形起伏区域正射影像进行植物物种识别，得到植物物种数据；根据植物物种数据以及植物生长阶段估算作物叶面积指数。

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