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龙图腾网恭喜南方电网通用航空服务有限公司申请的专利基于多期点云与深度学习的单木动态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：CN119942354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510431104.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多期点云与深度学习的单木动态监测方法及系统是由翟瑞聪;张嘉伟;叶广贤;陈逸嘉;邓传华;谢雅祺;何金华;陈淑莲设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多期点云与深度学习的单木动态监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多期点云与深度学习的单木动态监测方法及系统，包括采集研究区域的多期多光谱影像与激光点云数据，并进行预处理；将预处理后的多期多光谱影像与激光点云数据进行配准融合，生成多期融合点云；基于所述多期融合点云，使用深度学习模型进行单木分割；基于所述单木分割结果，反演单木的冠幅和树高，并根据冠幅和树高的反演结果分析单木的生长参数。通过融合多时相点云与多光谱影像数据，结合深度学习模型，实现了单木的精准分割与动态生长监测，克服了现有技术中单木分割准确率低、多源数据融合不充分、无法捕捉林木生长变化的缺陷。采用冠幅和树高的反演模型，有效提升了生长参数估计的精度，为森林资源管理提供了科学依据。

本发明授权基于多期点云与深度学习的单木动态监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多期点云与深度学习的单木动态监测方法，其特征在于：包括，采集研究区域的多期多光谱影像与激光点云数据，并进行预处理；将预处理后的多期多光谱影像与激光点云数据进行配准融合，生成多期融合点云；所述配准融合步骤包括：将预处理后的多光谱影像转换为多光谱影像点云，并对每个点云进行尺度标准化；对多光谱影像点云和激光点云分别提取特征线；所述特征线包括表征林木边界线的边缘特征线和表征结构关键点的角点特征线；基于所提取的特征线，通过计算特征线之间的空间对应关系进行配准融合，生成多期融合点云；所述多期融合点云为包含多时相三维空间信息和光谱特征的综合点云数据集；基于所述多期融合点云，使用深度学习模型进行单木分割；所述单木分割步骤包括：基于多期融合点云，使用深度学习模型进行单木分割，输出每棵单木的点云子集，其中，为点云中的单个点，表示单木编号，表示第i个点的分割标签；所述使用深度学习模型进行单木分割包括，使用PointNet++模型对多期融合点云进行分割，其中每个点，为空间坐标，为光谱特征；基于所述单木分割结果，反演单木的冠幅和树高，并根据冠幅和树高的反演结果分析单木的生长参数；所述根据冠幅和树高的反演结果分析单木的生长参数包括：基于多期单木分割结果进行时空匹配，其中，第t期单木集合为；其中，为第t期单木总数，每棵单木对应点云子集；计算单木中心点；时空匹配公式定义为：若，则，判定为匹配成功，否则0；其中，为第t+1期的单木编号，为距离阈值；若匹配成功，计算树高生长率，以及冠幅生长率；其中，为树高反演结果，为冠幅反演结果，为时间间隔。

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