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龙图腾网恭喜四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所)申请的专利一种基于多源数据的水源涵养功能评估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：CN119719632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510216601.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于多源数据的水源涵养功能评估方法是由李旭华;冯秋红;陈淼;赵鑫涯;蔡蕾;徐峥静茹;刘兴良;张利设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的水源涵养功能评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据的水源涵养功能评估方法，属于数据分析技术领域，包括以下步骤：S1、获取区域的水域样本集，并对水域样本集进行清洗处理，得到标准水域样本集；S2、为区域的实时图像数据中各个像素点构建特征响应函数，并计算区域的实时植被覆盖率；S3、基于区域的标准水域样本集以及实时植被覆盖率，生成区域的水源涵养量，确定水源涵养功能评估结果。水源涵养量的计算结果直观反映了区域水资源的储备能力和涵养效果，有助于决策者快速把握区域水资源状况，制定科学合理的保护措施，应用于水资源管理、生态保护和灾害预防等多个领域。

本发明授权一种基于多源数据的水源涵养功能评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的水源涵养功能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取区域的水域样本集，并对水域样本集进行清洗处理，得到标准水域样本集；S2、为区域的实时图像数据中各个像素点构建特征响应函数，并计算区域的实时植被覆盖率；S3、基于区域的标准水域样本集以及实时植被覆盖率，生成区域的水源涵养量，确定水源涵养功能评估结果；所述S2包括以下子步骤：S21、采集区域的实时图像数据，并为实时图像数据中每个像素点构建相对颜色响应集；S22、根据像素点的相对颜色响应集，为像素点生成特征响应函数；S23、根据像素点的特征响应函数，计算区域的植被覆盖率；所述S21中，像素点的相对颜色响应集包括第一相对颜色矩阵、第二相对颜色矩阵、第三相对颜色矩阵和第四相对颜色矩阵；所述第一相对颜色矩阵X1的表达式为： 式中，C*表示像素点的像素值，Cup表示像素点的上方像素点的像素值；所述第二相对颜色矩阵X2的表达式为：X2＝[C*Cright]；式中，Cright表示像素点的右侧像素点的像素值；所述第三相对颜色矩阵X3的表达式为： 式中，Cdown表示像素点的下方像素点的像素值；所述第四相对颜色矩阵X4的表达式为：X4＝[CleftC*]；式中，Cleft表示像素点的左侧像素点的像素值；所述S22中，像素点的特征响应函数F的表达式为： 式中，SVDmax·表示最大奇异值运算，X1表示第一相对颜色矩阵，X2表示第二相对颜色矩阵，X3表示第三相对颜色矩阵，X4表示第四相对颜色矩阵，C*表示像素点的像素值，Cup表示像素点的上方像素点的像素值，Cdown表示像素点的下方像素点的像素值，max·表示取最大值，rand0,1表示在0到1区间内取随机数；所述S23包括以下子步骤：S231、将实时图像数据中每行像素点的像素值按照像素点位置排列，生成若干个行碎片矩阵；S232、将实时图像数据中每列像素点的像素值按照像素点位置排列，生成若干个列碎片矩阵；S233、根据实时图像数据的若干个行碎片矩阵和列碎片矩阵，生成植被覆盖适应值；S234、将满足SF≥THRESHOLD的像素点作为植被存在点，S表示植被覆盖适应值，F表示像素点的特征响应函数，THRESHOLD表示植被阈值；S235、将植被存在点个数与实时图像数据像素点个数之间的比值作为植被覆盖率；所述S233中，植被覆盖适应值S的计算公式为： 式中，xi表示实时图像数据的第i个行碎片矩阵，yj表示实时图像数据的第j个列碎片矩阵，e表示指数，I表示实时图像数据的行数，J表示实时图像数据的列数，T表示矩阵转置。

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四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所)，其通讯地址为：610084 四川省成都市金牛区星辉西路18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”。