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龙图腾网获悉首都师范大学申请的专利一种土壤有机质含量高光谱反演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：CN116297239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310133475.7，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种土壤有机质含量高光谱反演方法是由朱琳;叶淼;黄勇;刘旭东;冯辉设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种土壤有机质含量高光谱反演方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种土壤有机质含量高光谱反演方法，包括：首先，采集土壤样品，分别测定有机质含量和光谱数据，完成数据获取；然后，采用连续小波变换对土壤光谱进行变换，得到各波段小波系数；运用SHAP方法计算各波段小波系数和有机质含量之间的Shaply值，完成特征波段选取；最后，将特征波段小波系数数据和有机质含量数据分别划分为训练集和测试集，基于训练集构建AI模型并进行超参数优化，基于测试集对模型进行验证，完成模型构建及执行。本发明能够提高反演模型的可靠性。

本发明授权一种土壤有机质含量高光谱反演方法在权利要求书中公布了：1.一种土壤有机质含量高光谱反演方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S100，获取土壤有机质含量数据集Y={y1，y2，…，yi，…，yn}和土壤光谱数据集V={v1，v2，…，vi，…，vn}，第i个数据vi={vi1，vi2，…，vij，…，vim}，yi为第i个土壤样品的有机质含量，vij为第i个土壤样品的第j个波段的反射率，i的取值为1到n，n为土壤样品数量，j的取值为1到m，m为波段数量； S200，对于任一vij，分别基于设定的k个尺度进行连续小波变换，得到对应的小波系数集wij={w1 ij，w2 ij，…，wr ij，…，wk ij}，wr ij为在第r个尺度下对vij进行连续小波变换得到的小波系数，r的取值为1到k； S300，基于S200获取k个小波系数列表，其中，第r个尺度对应的第r个小波系数列表Wr={wr 1，wr 2，…，wr i，…，wr n}，在第r个尺度下得到的第i个样本的小波系数集wr i={wr i1，wr i2，…，wr ij，…，wr im}； S400，分别获取各尺度下的小波系数和土壤有机质含量之间的Shaply值，并基于获取的Shaply值从m个波段中获取各尺度对应的特征波段； S500，将第r个尺度对应的数据集Dr划分为训练集和测试集；Dr={（wtr 1，y1），…，（wtr i，yi），…，（wtr n，yn）}，wtr i为在第r个尺度下，对第i个样本中的z个特征波段的反射率进行连续小波变换得到的小波系数集，wtr i={wtr i1，wtr i2，…，wtr is，…，wtr iz}，wtr is为在第r个尺度下对第i个样本中的第s个特征波段的反射率进行连续小波变换得到的小波系数，s的取值为1到z； S600，基于第r个尺度对应的训练集对构建的第r个AI模型进行训练，得到训练后的AI模型r；得到k个训练好的AI模型； S700，基于第r个AI模型对应的测试集获取对应训练后的AI模型r的模型精度，得到模型精度Pr；得到k个模型精度； S800，获取max（P1，P2，…，Pr，…，Pk）对应的AI模型作为目标土壤有机质含量反演模型； S900，利用所述目标土壤有机质含量反演模型对目标土壤样品的有机质含量进行反演；所述AI模型为XGBoost模型； 第r个尺度对应的z个特征波段通过如下步骤获取： S401，获取第r个尺度对应的Shaply值Sr={Sr1，Sr2，…，Srj，…，Srm}，其中，，为wr ij和yi之间的Shaply值； S402，将Sr按照Shaply值的绝对值由大到小的顺序进行排序，得到降序排序序列Sdownr； S403，获取Sdownr中前z个Shaply绝对值对应的波段作为第r个尺度对应的z个特征波段，其中，第z个Shaply绝对值大于设定阈值。

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