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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种近实时土地退化监测方法及系统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：CN116660171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310126668.X，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种近实时土地退化监测方法及系统是由俞乐;杜贞容设计研发完成，并于2023-02-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种近实时土地退化监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种近实时土地退化监测方法及系统，该方法包括：获取目标区域的历史和近实时多源遥感数据并进行时空序列重建，得到目标区域中各像素点的光谱特征时间序列；获取目标区域的地形特征和气候特征并与光谱特征时间序列融合，得到各像素点的多维特征向量；获取各像素点在第一历史基准时期的历史土地覆盖分类，计算各像素点的近实时土地覆盖分类；根据各像素点的多维特征向量，和或历史土地覆盖分类和近实时土地覆盖分类计算各像素点的土地退化评估指标，并评估像素点的土地退化情况。实现了对近实时数据土地覆盖分类的快速预测和利用，保证了监测结果的实时性，并从多个方面对土地退化进行检测，形成了完整的监测体系。

本发明授权一种近实时土地退化监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种近实时土地退化监测方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的历史和近实时多源遥感数据并进行时空序列重建，得到所述目标区域中各像素点的光谱特征时间序列，所述光谱特征时间序列包括近实时光谱特征时间序列和不同时期的历史光谱特征时间序列； 获取所述目标区域的地形特征和气候特征并与所述光谱特征时间序列融合，得到各像素点的多维特征向量； 获取各像素点在第一历史基准时期的历史土地覆盖分类，根据所述历史土地覆盖分类、所述多维特征向量计算各像素点的近实时土地覆盖分类； 根据各像素点的多维特征向量，和或历史土地覆盖分类和近实时土地覆盖分类计算各像素点的土地退化评估指标，并评估所述像素点的土地退化情况； 所述多维特征向量包括：历史多维特征向量和近实时多维特征向量；所述根据所述历史土地覆盖分类、所述多维特征向量计算各像素点的近实时土地覆盖分类，包括： 随机选取像素点作为样本点，根据所述样本点的第一历史基准时期的历史多维特征向量和近实时多维特征向量计算所述样本点的变化向量； 将所述变化向量的角度和长度均小于预设的第一阈值的样本点的历史土地覆盖分类迁移为对应样本点的近实时土地覆盖分类，得到迁移样本集； 用所述迁移样本集训练预建立的土地覆盖分类模型； 将所述目标区域的各像素点的近实时多维特征向量输入训练后的土地覆盖分类模型，得到各像素点的近实时土地覆盖分类； 所述土地退化评估指标包括土地生产力变化子指标；所述根据各像素点的多维特征向量，和或历史土地覆盖分类和近实时土地覆盖分类计算各像素点的土地退化评估指标，并评估所述像素点的土地退化情况，包括： 根据所述历史多维特征向量计算植被指数和植被生产力指数的各历史指标值； 根据所述近实时多维特征向量计算所述植被指数和植被生产力指数的各近实时指标值； 选取所述植被指数和植被生产力指数中一任意指标作为第一植被指标，对各像素点的第一植被指标的历史指标值和近实时指标值进行回归分析，得到各像素点线性回归的斜率及显著性值； 根据所述斜率及显著性值和预设的第五阈值确定各像素点的土地退化趋势； 选取所述植被指数和植被生产力指数中一任意指标作为第二植被指标，计算各像素点的第二植被指标在第二历史基准时期的历史指标值的均值和标准差，及各像素点的第二植被指标在监测目标时期的历史指标值和近实时指标值的均值； 根据所述第二历史基准时期的均值和标准差和所述监测目标时期的均值计算所述第二植被指标的显著性； 根据所述第二植被指标的显著性和预设的第六阈值确定各像素点的土地退化状态； 选取所述植被指数和植被生产力指数中一任意指标作为第三植被指标，将监测区域划分为多个目标分区，根据各目标分区中像素点的第三植被指标的近实时指标值中的最大值和各像素点的第三植被指标的近实时指标值计算各像素点的土地退化表现值； 根据所述土地退化表现值和预设的第七阈值确定各像素点的土地退化表现； 判断各像素点的土地退化趋势、所述土地退化状态和所述土地退化表现是否为退化，若所述土地退化状态和所述土地退化表现均为退化和或所述土地退化趋势为退化，则对应像素点的土地生产力变化子指标为退化，否则对应像素点的土地生产力变化子指标不存在退化。

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