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龙图腾网恭喜江西省林业科学院申请的专利基于遥感技术的湿地碳储量估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：CN119251694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411784372.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于遥感技术的湿地碳储量估测方法及系统是由任琼;周莉荫;袁继红;杨怡琼;曾欢欢;张淼淼;蔡鹤群设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遥感技术的湿地碳储量估测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及智能碳储量估测领域，其具体地公开了一种基于遥感技术的湿地碳储量估测方法及系统，其通过遥感传感器采集湿地地区的遥感图像，并利用基于深度学习的图像分析和处理算法对所述湿地地区的遥感图像进行局部区域切分和图像语义特征关联，以此来智能地得到各个区域的植被类型和数量，并基于所述各个区域的植被类型和数量，得到该湿地的碳储量估测值。通过这样的方式，能够利用遥感技术来覆盖大范围的湿地区域。同时，深度学习算法能够从遥感图像中提取精确的特征，自动化的图像处理流程减少了人工干预，提高了湿地碳储量估测的效率和处理速度，也提高了碳储量估测的精度。

本发明授权基于遥感技术的湿地碳储量估测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感技术的湿地碳储量估测方法，其特征在于，包括：通过遥感传感器采集湿地地区的遥感图像；将所述湿地地区的遥感图像进行切分以得到局部湿地遥感图像的集合后，对所述局部湿地遥感图像的集合分别进行湿地遥感局部区域特征提取以得到局部湿地遥感图像特征图的集合；对所述局部湿地遥感图像特征图的集合进行湿地遥感局部图像语义特征关联以得到局部湿地遥感图像上下文语义关联特征图的集合；将所述局部湿地遥感图像上下文语义关联特征图的集合和所述局部湿地遥感图像特征图的集合中每组对应的局部湿地遥感图像上下文语义关联特征图和局部湿地遥感图像特征图进行融合以得到多尺度局部湿地遥感图像特征图的集合；对所述多尺度局部湿地遥感图像特征图的集合进行特征强化以得到强化多尺度局部湿地遥感图像特征向量的集合；基于所述强化多尺度局部湿地遥感图像特征向量的集合，得到各个区域的植被类型和数量；基于所述各个区域的植被类型和数量，得到该湿地的碳储量估测值；其中，将所述局部湿地遥感图像上下文语义关联特征图的集合和所述局部湿地遥感图像特征图的集合中每组对应的局部湿地遥感图像上下文语义关联特征图和局部湿地遥感图像特征图进行融合以得到多尺度局部湿地遥感图像特征图的集合，包括：将所述局部湿地遥感图像上下文语义关联特征图和所述局部湿地遥感图像特征图进行展开以得到局部湿地遥感图像上下文语义关联特征向量和局部湿地遥感图像特征向量；对所述局部湿地遥感图像上下文语义关联特征向量和所述局部湿地遥感图像特征向量进行基于本质特征识别的特征内在对齐以得到多尺度局部湿地遥感图像特征向量；对所述多尺度局部湿地遥感图像特征向量进行维度重构以得到所述多尺度局部湿地遥感图像特征图；其中，对所述局部湿地遥感图像上下文语义关联特征向量和所述局部湿地遥感图像特征向量进行基于本质特征识别的特征内在对齐以得到多尺度局部湿地遥感图像特征向量，包括：对所述局部湿地遥感图像上下文语义关联特征向量和所述局部湿地遥感图像特征向量进行基于向量赋范的归一化调制以得到预对齐局部湿地遥感图像上下文语义关联特征向量和预对齐局部湿地遥感图像特征向量；对所述预对齐局部湿地遥感图像上下文语义关联特征向量和所述预对齐局部湿地遥感图像特征向量进行本质特征识别以得到第一主成分预对齐局部湿地遥感图像上下文语义关联特征向量和第二主成分预对齐局部湿地遥感图像特征向量；对所述第一主成分预对齐局部湿地遥感图像上下文语义关联特征向量和所述第二主成分预对齐局部湿地遥感图像特征向量进行内在细粒度对齐融合以得到所述多尺度局部湿地遥感图像特征向量。

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江西省林业科学院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市南昌经济技术开发区枫林西大街1629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”。