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龙图腾网恭喜燕山大学申请的专利一种基于无人机机载多光谱仪的绿潮藻面积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：CN115060202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202210673895.X，技术领域涉及：G01B11/28；该发明授权一种基于无人机机载多光谱仪的绿潮藻面积监测方法是由毕卫红;石凤星;张保军;刘丰;付兴虎;付广伟;金娃设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机机载多光谱仪的绿潮藻面积监测方法在说明书摘要公布了：本发明属于绿潮监测技术领域，提供了一种基于无人机机载多光谱仪的绿潮面积监测方法，其包括数据采集和数据处理，数据采集利用无人机搭载多光谱仪到绿潮暴发区域进行航拍数据采集；数据处理是对采集到的多光谱数据进行处理，包括辐射校正处理，多光谱图像拼接，绿潮藻识别与分割以及面积计算；本发明通过机载多光谱仪采集数据，然后对采集的多光谱数据进行处理，将多光谱图像中的绿潮藻识别分割出来，统计绿潮藻的像元数量，然后根据地面采样距离计算单个像元所代表的实际面积，进而得到绿潮的真实面积；本发明提供的基于无人机机载多光谱仪的绿潮面积监测方法能够实现对绿潮面积的实时监测，为绿潮的防控治理提供数据支持。

本发明授权一种基于无人机机载多光谱仪的绿潮藻面积监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机机载多光谱仪的绿潮藻面积监测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，绿潮多光谱数据采集：利用无人机搭载多光谱仪到绿潮藻暴发区进行数据采集；所述步骤1中，采用大疆精灵4多光谱版集成系统，规划好航拍区域，利用无人机搭载多光谱仪，设置拍照方式为等时间间隔拍照，设置飞行高度为50米，设置航拍俯仰角为垂直向下，设置航向和旁向重叠率，设置完飞行参数后，起飞进行多光谱数据采集；其中，采集到的每组多光谱数据包含一张可见光图像和五张单波段图像，各波段分别为：蓝B：450nm±16nm，绿G：560nm±16nm，红R：650nm±16nm，红边RE：730nm±16nm，近红外NIR：840nm±26nm，单个传感器的有效像素为208万；步骤2，多光谱数据预处理：对采集的多光谱数据进行辐射校正预处理；步骤3，图像拼接：对辐射校正后的多光谱数据进行多光谱图像拼接处理；步骤4，绿潮藻识别：利用植被指数的方法，识别多光谱图像中的绿潮藻；所述步骤4中，植被指数是将不同波段的光谱反射率进行组合运算形成的参数，不同地物在各波段的反射率不相同，绿潮藻有红光波段的吸收能力强，近红外波段反射能力较强的“红边效应”，根据此原理来识别多光谱图像中的绿潮藻；植被指数为归一化绿波段差值植被指数GNDVI，其公式如下：GNDVI＝Rnir-RgreenRnir+Rgreen1，其中R代表各波段的反射率；基于MATLAB环境，编写GNDVI植被指数的绿潮藻识别算法，对多光谱图像中的绿潮藻进行识别；步骤5，背景分割：利用阈值分割的方法，将植被指数识别后的多光谱图像分割成绿潮藻和其他背景两部分；所述步骤5中，利用最大类间方差阈值分割法对植被指数处理后的多光谱图像进行分割，最大类间方差法使用的是聚类的思想，把多光谱图像的灰度值分为两个部分，使得两部分之间的灰度值差异最大，每个部分内部之间的灰度值差异最小，通过方差的计算选取一个灰度阈值来进行分割，通过阈值分割将多光谱图像分割为目标绿潮藻和背景其他地物两部分；步骤6，绿潮面积计算：利用无人机的地面采样距离，得出单个像元所代表的实际面积，推导得到无人机飞行高度和航拍面积的对应关系公式，统计绿潮藻的像元数量，即可得出绿潮的真实面积；所述步骤6中，根据无人机的多光谱仪的地面采样距离GSD，GSD指多光谱影像中单位像元所代表的实际尺寸大小，GSD与飞行器的飞行高度、成像系统的镜头焦距还有像元的尺寸有关，其公式如下所示：GSD＝H18.9cmpixel2，其中，H为无人机飞行高度，根据地面采样距离推出无人机飞行高度和航拍面积的对应公式，其公式如下所示：S＝H18.92*P100003，其中，S为航拍区域的真实面积，单位为平方米，H为无人机飞行高度，P为多光谱图像的总像素；统计图像的总像元数和绿潮藻的像元数，即可分别得出多光谱图像的真实面积和绿潮的真实面积；步骤7，绿潮面积监测误差计算：提前在航拍区设置多个固定面积的绿潮藻样本，通过对比绿潮藻样本的实际面积和算法的监测面积，即可验证绿潮面积监测的误差。

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