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龙图腾网获悉中交一公局第一工程有限公司申请的专利基于区块链溯源的荒漠治理植被存活率智能监测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：CN121392648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511480744.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于区块链溯源的荒漠治理植被存活率智能监测方法是由张鹏飞;顾德维;刘涛;刘红宇;王璐;张东山;杨会熙;邵晨宇;卢浩林;姜明元设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区块链溯源的荒漠治理植被存活率智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及荒漠治理技术领域，尤其涉及一种基于区块链溯源的荒漠治理植被存活率智能监测方法，包括：将植被监管区域划分若干监管节点区域；采集各节点的植被多光谱影像并进行像素化处理，并写入第一区块链上存储；将所有像素化图像整合为第一处理图像，并与标准图像对比，生成疑似植被区域集；基于各疑似植被区域的斑块确定异常区域集，并写入第二区块链上存储；基于所述异常区域集，录制矫正视频，以确定植被特征异常区域集，并写入第三区块链上存储；确定植被区域集，以分析植被存活率以及生成最新的标准图像，并写入第四区块链上存储。本发明提高了荒漠治理植被存活率监测的精准度以及监测中的数据的可信性和可追溯性。

本发明授权基于区块链溯源的荒漠治理植被存活率智能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链溯源的荒漠治理植被存活率智能监测方法，其特征在于，包括： 将目标植被监管区域划分成若干监管节点区域，并分配至若干无人机进行监管； 基于各无人机搭载的多光谱成像仪器采集各监管节点区域的植被多光谱影像； 基于各无人机的机载计算单元对采集的植被多光谱影像进行像素化处理，以生成各监管节点区域的植被像素化图像，写入第一区块链上存储；其中，对采集的植被多光谱影像进行像素化处理的过程包括： 提取各植被多光谱影像中若干像素的绿色植被特征关键波段，其中，所述绿色植被特征关键波段包括近红外波段以及红光波段； 分别计算各像素的近红外波段与红光波段的差值； 提取所述差值小于预设差值阈值的像素区域，将像素值设置为空白值； 按原坐标排列各像素值，生成各无人机节点的植被像素化图像； 下载获取各所述植被像素化图像进行整体拼合以形成目标植被监管区域的第一处理图像； 提取上一监测周期的标准图像，将当前第一处理图像与标准图像进行配准对齐，以进行连通域分析，识别独立斑块； 滤除所述斑块面积小于预设斑块面积阈值的微小斑块； 将剩余独立斑块区域生成当前监测周期的疑似植被区域集； 计算各疑似植被区域斑块与标准图像中对应位置斑块的交并比，确定植被区域重合度； 计算各疑似植被区域斑块面积与标准图像中对应斑块面积的变化率； 基于植被区域重合度以及各疑似植被区域斑块面积的变化率确定异常区域集，写入第二区块链上存储，其中，所述异常区域集包括第一异常区域集以及第二异常区域集，将所述重合度小于预设重合度阈值的斑块区域划分为第一异常区域集，将所述重合度大于或等于预设重合度阈值且变化率大于预设变化率阈值的斑块区域划分为第二异常区域集； 获取所述异常区域集以确定对应的植被地面监测路径，按监测路径通过车载设备录制平视形态矫正视频； 基于所述平视形态矫正视频提取植被特征表征图，分析植被纹理符合度； 将所述植被纹理符合度与预设植被纹理符合度阈值对比，以确定植被特征异常区域集，写入第三区块链上存储； 基于所述疑似植被区域集以及从第三区块链上获取的植被特征异常区域集，确定植被区域集，以分析植被存活率并生成植被监管区域最新的标准图像； 将所述标准图像和植被存活率，写入第四区块链上存储； 其中，上一监测周期的标准图像从第四区块链获取。

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