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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于高光谱技术的垃圾重金属空间分布预测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：CN115389431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210759098.3，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种基于高光谱技术的垃圾重金属空间分布预测方法是由钱柯贞;章骅;刘泳盈;徐铭求;葛立春设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高光谱技术的垃圾重金属空间分布预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于垃圾焚烧产物中的重金属污染处理领域，提供了一种基于高光谱技术的储坑垃圾重金属空间分布预测方法，包括：建立垃圾重金属含量数据库、垃圾高光谱数据库、重金属和特征光谱相关性、变量和重金属之间的关联和垃圾重金属含量和空间分布信息；利用高光谱图像识别系统识别垃圾物料，搜索重金属数据库特定重金属含量的参考范围，对比反演信息，识别非正常重金属含量和分布数据。本发明所采用的神经网络与深度学习算法，对非线性问题具有良好的适应性，可降低特征波段间可能存在共线性问题所带来的的影响并减少由于变量带来的不确定性，可对垃圾焚烧厂中的多种类型的垃圾进行检测和预测。

本发明授权一种基于高光谱技术的垃圾重金属空间分布预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱技术的储坑垃圾重金属分布预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 对储坑垃圾进行采样，测定不同类型垃圾中的重金属含量，建立垃圾重金属含量数据库； 利用高光谱仪对能够直接扫描到的储坑垃圾表面区域进行高光谱数据采集，建立相应的高光谱数据库； 利用光谱变换方法对所述高光谱数据进行降噪和信号增强，获取重金属的特征光谱信息； 获取与所述垃圾相关的辅助变量信息，所述辅助变量包括月平均气温、月最高气温、垃圾含水率、生活垃圾与工业垃圾掺比率、垃圾来源中的一个或多个； 采用非线性算法，结合所述特征光谱信息与所述辅助变量信息，建立重金属含量反演模型，具体包括： 将特征光谱信息与辅助变量信息作为模型的输入层； 将垃圾重金属含量作为输出层； 通过对采样得到的训练集数据进行拟合，确定隐含层及模型参数； 将步骤2中获取的高光谱数据以及相应的辅助变量输入到所述反演模型，得到可扫描区域内各点的重金属含量分布； 根据所述分布结果以及重金属含量数据库中的参考范围，识别出任一超出或低于设定阈值范围的空间位置，判定为非正常重金属含量并发出提示信息。

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