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龙图腾网获悉中国科学院新疆生态与地理研究所申请的专利一种基于高光谱遥感的土壤锌含量监测方法和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：CN119715410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510005858.5，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种基于高光谱遥感的土壤锌含量监测方法和系统是由蒋果;王金林;陈桃;汪玮;周可法;张磊设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高光谱遥感的土壤锌含量监测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生态脆弱区土壤污染监测领域，具体涉及一种基于高光谱遥感的土壤锌含量监测方法和系统。本方法包括以下步骤：利用高光谱遥感技术，获得生态脆弱区的土壤样品的光谱反射数据和对应锌元素含量；对所述光谱反射数据进行数据增强，结合增强结果和所述锌元素含量获得增强光谱数据集；通过所述增强光谱数据集，获得最优光谱形式；基于所述最优光谱形式，对所述增强光谱数据集进行特征波段优选，根据优先结果完成土壤锌含量监测。本发明基于生态脆弱区的土壤样品的检测数据，通过对数据进行处理以及构建分类学习模型完成土壤锌含量监测，解决了生态脆弱区土壤锌含量快速精准监测的问题。

本发明授权一种基于高光谱遥感的土壤锌含量监测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱遥感的土壤锌含量监测方法，其特征在于，所述基于高光谱遥感的土壤锌含量监测方法，包括以下步骤： 利用高光谱遥感技术，获得生态脆弱区的土壤样品的光谱反射数据和对应锌元素含量； 对所述光谱反射数据进行数据增强，结合增强结果和所述锌元素含量获得增强光谱数据集； 通过所述增强光谱数据集，获得最优光谱形式； 基于所述最优光谱形式，对所述增强光谱数据集进行特征波段优选，根据优先结果完成土壤锌含量监测； 所述对所述光谱反射数据进行数据增强，包括以下步骤： 对所述光谱反射数据进行第一增强，获得第一增强结果； 对所述光谱反射数据进行第二增强，获得第二增强结果； 对所述光谱反射数据进行第三增强，获得第三增强结果； 所述对所述光谱反射数据进行第一增强，获得第一增强结果，满足以下公式： 其中，表示第一增强结果，表示波段的波长，表示光谱反射数据，表示两相邻波长的间隔； 所述对所述光谱反射数据进行第二增强，获得第二增强结果，满足以下公式： 其中，表示第二增强结果，表示波段的波长，表示第一增强结果，表示两相邻波长的间隔； 对所述光谱反射数据进行第三增强，获得第三增强结果，包括：通过逐点直线连接光谱曲线上凸出的峰值点，并使折线在峰值点上的外角大于180°，从而形成一个包络线，然后，用原始光谱曲线上的值除以包络线上对应的值，进行光谱去包络处理； 所述通过所述增强光谱数据集，获得最优光谱形式，包括以下步骤： 拆分所述增强光谱数据集，获得光谱数据训练集和光谱数据验证集； 构建第一机器分类模型，利用所述光谱数据训练集训练所述第一机器分类模型，结合所述光谱数据验证集和训练好的第一机器分类模型，获得第一验证结果； 利用决定系数、相对均方根误差和相对分析误差综合分析所述第一验证结果，获得所述最优光谱形式； 所述基于所述最优光谱形式，对所述增强光谱数据集进行特征波段优选，根据优先结果完成土壤锌含量监测，包括以下步骤： 基于所述最优光谱形式，对所述增强光谱数据集进行筛选，获得最优光谱数据集； 划分所述最优光谱数据集，获得最优光谱训练数据集和最优光谱验证数据集； 通过多种波段选择算法，获得所述最优光谱训练数据集中的最优波段； 构建第二机器分类模型，利用所述最优波段训练所述第二机器分类模型，结合所述最优光谱验证数据集和训练好的第二机器分类模型，获得第二验证结果； 利用决定系数、相对均方根误差和相对分析误差综合分析所述第二验证结果，获得最优波段选择算法； 基于所述最优波段选择算法，通过训练好的第二机器分类模型完成土壤锌含量监测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院新疆生态与地理研究所，其通讯地址为：830011 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市新市区北京南路818号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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