南京大学孔繁花获国家专利权
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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于植被三维结构的单木降噪预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：CN117809101B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202311847915.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于植被三维结构的单木降噪预测方法及系统是由孔繁花;卢剑;尹海伟;温志浩设计研发完成，并于2023-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于植被三维结构的单木降噪预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于植被三维结构的单木降噪预测方法及系统，属于涉及单木降噪预测技术领域，包括：采集单木的点云数据和噪声衰减数据，并进行分类；对分类后的点云数据，提取目标点云的植被结构参数；计算提取的植被结构参数和采集的噪声衰减数据的相关性，获取相关性中的最显著影响因素作为模型变量；基于支持向量机回归算法构建单木降噪预测模型，采用不同核函数训练构建的单木降噪预测模型；评估不同核函数下单木降噪预测模型的预测精度，选择最优核函数进行单木降噪预测；其中，通过拉格朗日乘法将预测模型的约束计算转换为对偶计算，以获取最优核函数。针对现有技术中单木噪声衰减效应预测定量精度较低，本申请提高了定量预测的精度。
本发明授权一种基于植被三维结构的单木降噪预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于植被三维结构的单木降噪预测方法，包括： 采集单木的点云数据和噪声衰减数据，并对采集的点云数据进行预处理； 将预处理后的点云数据分为叶片、枝干和林下植被三类； 对分类后的点云数据，提取目标点云的植被结构参数； 计算提取的植被结构参数和采集的噪声衰减数据的相关性，获取相关性中的最显著影响因素作为模型变量； 基于支持向量机回归算法构建单木降噪预测模型，将获取的模型变量作为输入，采用不同核函数训练构建的单木降噪预测模型； 评估不同核函数下单木降噪预测模型的预测精度，选择最优核函数进行单木降噪预测； 通过拉格朗日乘法将预测模型的约束计算转换为对偶计算，以获取最优核函数。
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