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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种基于无人机的乔灌草植被检测分析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：CN121459186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610002462.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于无人机的乔灌草植被检测分析方法及系统是由董哲芃;张奥冲;胡实;王东亮;田静;陈鹏飞设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机的乔灌草植被检测分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及生态遥感与智能修复技术领域，尤其是涉及一种基于无人机的乔灌草植被检测分析方法及系统，方法包括：融合冠层高度、纹理与形态特征实现乔灌草精细化分类；结合多时相无人机影像与长时间序列卫星数据构建多维特征向量，通过优化的随机森林模型生成1米分辨率植被退化图；并依据退化等级、植被类型及地形条件制定差异化复壮方案。本申请能够有效解决植被误分类、退化识别精度低及复壮措施缺乏适配性的问题，提升生态修复的精准性与效率。

本发明授权一种基于无人机的乔灌草植被检测分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机的乔灌草植被检测分析方法，其特征在于，包括： 获取无人机采集到的预设区域内植被的正射影像与数字表面模型DSM，并基于数字地形模型DTM生成冠层高度模型CHM； 基于所述CHM提取所述植被的高度信息CHM值，并对所述植被进行乔木、灌木、草本的初步分类； 从所述正射影像中提取所述植被的纹理特征与形态特征，结合所述植被的高度信息，对初步分类结果进行修正，并得到精细化植被分类结果； 融合多时相无人机影像与长时间序列卫星遥感数据，构建多维特征向量，通过机器学习模型进行植被退化等级识别，并生成1米空间分辨率的植被退化图； 根据所述植被退化图、植被类型及地形条件，制定差异化更新复壮方案；其中， 所述植被类型包括乔木、灌木以及草本； 所述融合多时相无人机影像与长时间序列卫星遥感数据，构建多维特征向量，包括： 基于GoogleEarthEngine平台获取所述预设区域的预设年限内的Landsat影像，并计算NDVI时间序列，通过Theil-Sen趋势分析与Mann-Kendall检验生成25米分辨率的植被退化等级图； 在植被生长季中两个预设时间节点获取无人机RGB正射影像，分别计算VDVI、EXG、IRGBVI三种可见光植被指数，并得到6个原始指数图层； 将3厘米分辨率的指数图层通过双线性插值重采样至1米分辨率，并与所述植被退化等级图进行地理配准； 对6个所述原始指数图层逐波段相减，生成VDVIdiff、EXGdiff、IRGBVIdiff三个差值图层； 将6个所述原始指数图层与3个所述差值图层堆叠为9波段TIF文件； 所述通过机器学习模型进行植被退化等级识别，包括： 以所述植被退化等级图的每个像元为样本单元，在对应1米分辨率9波段TIF文件的25×25窗口内，对每一波段提取均值、标准差、中位数、25%分位数、75%分位数共计5个统计特征，并形成45维特征向量； 采用随机森林分类器，设置nestimators=100、randomstate=42，并启用classweight='balanced'参数； 使用所述45维特征向量训练初始模型，通过特征重要性排序筛选前15个有效特征； 基于15个所述有效特征重新训练优化模型，并用于后续预测。

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