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龙图腾网获悉电子科技大学;电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利基于高光谱数据波段选择的水稻黑穗病提取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：CN115830444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211482287.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于高光谱数据波段选择的水稻黑穗病提取方法及系统是由行敏锋;王燕翔设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高光谱数据波段选择的水稻黑穗病提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于高光谱数据波段选择的水稻黑穗病提取方法及系统，该方法通过遗传算法结合偏最小二乘方法对高光谱波段进行初步选择,然后使用相关系数法和类间不稳定指数法对初步选择的特征波段进一步优选,与传统的波段优选与高光谱数据降维方法相比,本发明使用的方法优选出了更优的特征波段组合,特征波段数量更少,特征波段建模后的预测精度更高,从而在保证预测精度不降的情况下,进一步降低数据维度和剔除噪声数据,提高了水稻黑穗病监测的精度和模型监测速度。

本发明授权基于高光谱数据波段选择的水稻黑穗病提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于高光谱数据波段选择的水稻黑穗病提取方法，其特征在于：包括以下步骤： 获取高光谱影像数据并进行预处理； 实地测量并获取水稻区域健康水稻以及患黑穗病水稻的位置分布信息； 对比高光谱影像数据和实地测量水稻健康与患黑穗病位置信息，得到采样点光谱反射率数据； 构建预测模型，所述预测模型利用偏最小二乘与采样点光谱反射率数据筛选出优选特征波段； 确定特征波段阈值，根据特征波段阈值从采样点光谱反射率数据选择得到最优特征波段组合，所述最优特征波段组合作为水稻黑穗病预测数据； 所述特征波段阈值通过计算相关系数得到相关系数阈值和所述特征波段阈值通过计算类间不稳定指数得到类间不稳定指数阈值； 所述相关系数按照以下步骤进行： 其中，为皮尔逊相关系数，和分别是变量X和Y的均值，和则分别是变量X和Y元素值；n为变量的元素个数； 所述相关系数阈值按照以下步骤进行： 根据相关系数与预设阈值比较得到优选高光谱波段，利用预测模型计算优选高光谱波段的预测精度，得到使得预测精度最高的相关系数阈值作为监测模型的相关系数阈值； 所述类间不稳定指数按照以下步骤进行： 公式中，是在第个波段处两类样本的类间不稳定指数，和分别是类内偏差和类间偏差，为第一类样本在第个波段的标准差，为第二类样本在第个波段的标准差，为第一类样本在第个波段的均值，为第二类样本在第个波段的均值； 所述类间不稳定指数阈值按照以下步骤进行： 根据类间不稳定指数设置阈值区间，在阈值区间内用某一阈值选出优选特征波段，根据优选特征波段和预测模型，得到类间不稳定指数阈值。

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