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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利基于高光谱成像技术的农田土壤微塑料检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：CN115931741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310059681.8，技术领域涉及：G01N21/27；该发明授权基于高光谱成像技术的农田土壤微塑料检测方法是由许丽佳;陈彦君;赵永鹏;王玉超;邹志勇;伍志军;黄鹏;康志亮;石小仕;唐座亮设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高光谱成像技术的农田土壤微塑料检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及土壤检测领域，公开了一种基于高光谱成像技术的农田土壤微塑料检测方法，所述方法包括：获取目标土壤的光谱图像；提取光谱图像的特征变量；构建检测模型；将特征变量输入到检测模型中，得到检测结果。本发明的检测方法可以快速、高效的对微塑料进行识别分类，其在农田土壤微塑料检测中具有很好的应用潜力，为微塑料的快速、无损检测提供了理论支撑与技术手段。

本发明授权基于高光谱成像技术的农田土壤微塑料检测方法在权利要求书中公布了：1.基于高光谱成像技术的农田土壤微塑料检测方法，其特征在于：所述方法包括： 获取目标土壤的光谱图像； 提取光谱图像的特征变量；所述提取光谱图像的特征变量，包括：基于第一预设算法对光谱图像进行第一次特征提取，得到初步特征；基于第二预设算法对初步特征进行第二次特征提取，得到特征变量；或基于第一预设算法对光谱图像进行特征提取，得到特征变量；其中，所述第一预设算法为引导软阈值方法、模型自适应空间缩小法、主成分分析法或等度量映射法，所述第二预设算法为等度量映射法； 构建检测模型；所述检测模型为支持向量机模型、反向传播神经网络模型或一维卷积神经网络模型； 将特征变量输入到检测模型中，得到检测结果； 其中，当所述检测模型选用支持向量机模型时，所述检测模型用于识别土壤中的soil+PP和soil+PP+PE；且采用模型自适应空间缩小法对光谱图像进行第一次特征提取，得到初步特征，再采用等度量映射法对初步特征进行第二次特征提取，得到特征变量； 当所述检测模型选用反向传播神经网络模型时，所述检测模型用于识别土壤中的soil+PE和soil+PVC；且采用等度量映射法直接对光谱图像进行特征提取，得到特征变量； 当所述检测模型选用一维卷积神经网络模型时，所述检测模型用于识别土壤中的soil+PVC、soil+PVC+PE和soil+PVC+PP；且直接采用引导软阈值方法对光谱图像进行特征提取，得到特征变量。

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