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龙图腾网获悉生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)申请的专利一种基于人工智能的土壤污染评估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：CN120102476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510592254.5，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种基于人工智能的土壤污染评估方法及系统是由崔恺;武子豪;丁泽聪;吴礼滨;曾子龙设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的土壤污染评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及土壤污染检测技术领域，公开了一种基于人工智能的土壤污染评估方法及系统。本发明的基于人工智能的土壤污染评估方法，包括以下步骤：步骤S101，确定污染物的敏感波段和贡献度值；步骤S102，根据第二特征值判断污染物是否纳入污染物清单；步骤S103，构建关联矩阵；步骤S104，对污染物清单中的污染物的高光谱数据进行校正；步骤S105，通过污染物浓度预测模型获得污染物的浓度；步骤S106，根据综合污染指数判断土壤是否存在污染。本发明利用污染物在高光谱数据中的敏感波段的特性将污染物之间的增强吸收效应转换为关联矩阵表示，并利用污染物浓度预测模型的非线性学习能力提高污染物浓度测定的精度。

本发明授权一种基于人工智能的土壤污染评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的土壤污染评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S101，根据高光谱指纹库确定待检测土壤中不同污染物在高光谱数据中的敏感波段以及对应的贡献度值； 同一污染物在高光谱数据中的不同敏感波段对应的贡献度值的总和值为1； 高光谱指纹库中每个污染物在高光谱数据中的敏感波段总数M均为3； 步骤S102，根据污染物在高光谱数据中的敏感波段计算获得第一特征值，并结合敏感波段对应的贡献度值计算获得第二特征值，并判断其大于等于预设特征阈值，则将该污染物纳入污染物清单； 步骤S103，根据污染物清单中所有污染物在高光谱数据中的敏感波段的波峰光谱反射率构建关联矩阵； 关联矩阵包括A行A列，A表示污染物清单的污染物总数，第i行第j列的元素值通过第i个污染物对第j个污染物影响的3组权重系数和偏置系数表示，当i=j时，第i行第j列的所有权重系数和偏置系数分别赋值为1和0，1≤i≤A，1≤j≤A； 步骤S104，根据关联矩阵对污染物清单中所有污染物在高光谱数据中的敏感波段进行校正，并提取每个污染物对应的特征参数； 步骤S105，将每个污染物对应的特征参数分别输入到污染物浓度预测模型中，输出每个污染物的浓度； 步骤S106，根据每个污染物的浓度计算获得综合污染指数，并判断其大于等于预设污染指数阈值，则表示待检测土壤存在污染； 获取污染物在高光谱数据中的敏感波段的起始波长光谱反射率和波峰光谱反射率，将起始波长光谱反射率和波峰光谱反射率之间的波段等间隔划分成N个波段，根据N个波段的光谱反射率计算获得第一特征值，其中N为自定义参数； 第一特征值的计算公式如下： ； 其中和分别表示第n个波段的起始波长和终止波长，和分别表示第n个波段的起始波长光谱反射率和终止波长光谱反射率，和分别表示敏感波段的波峰光谱反射率和标准光谱反射率，其中为自定义参数； 第二特征值的计算公式如下： ； 其中表示第m个敏感波段对应的第一特征值，表示第m个敏感波段对应的贡献度值。

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