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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利极端干热复合胁迫下植被生理与结构响应定量分析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：CN119377808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202411521603.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权极端干热复合胁迫下植被生理与结构响应定量分析方法是由张翔;刘俊屹;赵昱乔;杨超;沈永林;顾西辉;孔冬冬;陈能成设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本极端干热复合胁迫下植被生理与结构响应定量分析方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种极端干热复合胁迫下植被生理与结构响应定量分析方法，涉及植被遥感领域，方法包括：采集水文气象数据、植被结构数据和植被功能数据、土壤水分数据；计算土壤水分数据的土壤干旱指数，确定干旱顶点；通过局部加权回归方法，提取异常值形式；计算水文气象数据的平均变化轨迹；建立随机森林模型；基于干旱顶点为中心的时间窗口，对随机森林模型进行训练，得到预测结果；根据预测结果，得到植被功能数据的生理信号比例；根据干旱顶点和异常值形式，提取驱动变量并进行归因分析，得到驱动变量对三类植被功能变量的相对重要性排序。本申请能够精确分离植被的生理与结构响应信号，提升植被动态变化的监测精度和分析能力。

本发明授权极端干热复合胁迫下植被生理与结构响应定量分析方法在权利要求书中公布了：1.一种极端干热复合胁迫下植被生理与结构响应定量分析方法，其特征在于，方法包括以下步骤： S1：采集研究区的水文气象数据、植被结构数据和植被功能数据并进行预处理； S2：获取研究区的土壤水分数据；通过计算土壤水分数据的土壤干旱指数，确定干旱顶点； S3：通过水文气象数据，结合局部加权回归方法，提取水文气象数据的异常值形式； S4：设置以干旱顶点为中心的时间窗口，计算水文气象数据的各个变量在干旱期间的平均变化轨迹； S5：以水文气象数据和植被结构数据为自变量，以植被功能数据为因变量，结合平均变化轨迹，建立随机森林模型；基于时间窗口，对随机森林模型进行训练，并得到极端干旱地区的预测结果； S6：根据预测结果，得到植被功能数据的三类植被功能变量的生理信号比例； 三类植被功能变量包括：光合作用功能变量、蒸腾作用功能变量和水分调节功能变量； S7：根据干旱顶点和异常值形式，提取干旱发展期和干旱恢复期的驱动变量；驱动变量包括：水文气象数据、植被特征和干旱持续时间； S8：以三类植被功能变量为对象，结合生理信号比例，对驱动变量进行归因分析，得到驱动变量对三类植被功能变量的相对重要性排序，完成极端干热复合胁迫下植被生理响应和结构响应定量分析。

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地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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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