买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京师范大学;北京尚德智汇科技有限公司申请的专利一种NDVI影像的重建方法、系统、设备及存储介质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：CN116258786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310166528.5，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种NDVI影像的重建方法、系统、设备及存储介质是由潘耀忠;迟新宇;朱昱;郑学昌;靳德才设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种NDVI影像的重建方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种NDVI影像的重建方法、系统、设备及存储介质，涉及影像重建技术领域，所述方法包括：获取原始归一化差分植被指数时间序列影像；将原始归一化差分植被指数时间序列影像中存在云污染的像元的归一化差分植被指数影像确定为目标影像；根据目标影像对应时期的期数和云污染预测值计算公式，得到存在云污染的像元的归一化差分植被指数预测值；将存在云污染的像元的归一化差分植被指数实际值替换为归一化差分植被指数预测值，得到重建后的目标影像；根据重建后的目标影像和原始归一化差分植被指数时间序列影像，确定重建后的归一化差分植被指数时间序列影像。本发明提高了NDVI影像的重建精度。

本发明授权一种NDVI影像的重建方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种NDVI影像的重建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始归一化差分植被指数时间序列影像；所述归一化差分植被指数时间序列影像包括不同时期的待监测植被的归一化差分植被指数影像；所述归一化差分植被指数时间序列影像包括多个像元，每个所述像元在不同时期均存在相应的归一化差分植被指数实际值； 将所述原始归一化差分植被指数时间序列影像中存在云污染的像元的归一化差分植被指数影像确定为目标影像； 根据所述目标影像对应时期的期数和云污染预测值计算公式，得到所述存在云污染的像元的归一化差分植被指数预测值；所述云污染预测值计算公式是利用最小二乘法，基于历史归一化差分植被指数时间序列影像和对应时期的期数确定的；所述云污染预测值计算公式的确定过程，包括： 构建所述云污染预测值计算公式的初始表达式；所述云污染预测值计算公式制备的参数包括：第一系数、第二系数、归一化差分植被指数预测值和期数； 获取不存在云污染的像元的历史归一化差分植被指数时间序列影像；所述历史归一化差分植被指数时间序列影像为训练用植被整个生长周期N个时期的历史归一化差分植被指数影像；N1； 基于当前影像确定各像元对应的所有历史归一化差分植被指数；其中，初始影像为历史归一化差分植被指数时间序列影像； 确定各像元的当前最大归一化差分植被指数和对应时期的当前最大期数； 对所有当前最大归一化差分植被指数进行影像合成，得到当前最大归一化差分植被指数影像，并将对所有当前最大期数进行影像合成，得到当前最大期数影像； 将当前最大归一化差分植被指数影像加入第一参数确定数据集，将当前最大期数影像加入第二参数确定数据集； 将当前影像中的所有当前最大归一化差分植被指数删除； 判断当前影像中是否存在历史归一化差分植被指数； 若是，则返回“基于当前影像确定各像元对应的所有历史归一化差分植被指数”； 若否，则利用最小二乘法，基于第一参数确定数据集和第二参数确定数据集，确定所述第一系数和所述第二系数，从而确定所述云污染预测值计算公式； 将所述存在云污染的像元的归一化差分植被指数实际值替换为归一化差分植被指数预测值，得到重建后的目标影像； 根据所述重建后的目标影像和原始归一化差分植被指数时间序列影像，确定重建后的归一化差分植被指数时间序列影像。

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北京师范大学;北京尚德智汇科技有限公司，其通讯地址为：100875 北京市海淀区新街口外大街19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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。