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龙图腾网获悉巴彦淖尔市鑫云科技有限责任公司申请的专利一种基于光谱分析的盐碱化耕地信息监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：CN120160995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510362492.7，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种基于光谱分析的盐碱化耕地信息监测方法是由于亮亮;赵宇新;张舒昊;宋锴;丁仕青设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光谱分析的盐碱化耕地信息监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光谱分析的盐碱化耕地信息监测方法，包括以下步骤：步骤一：数据准备：收集并处理覆盖目标区域的数据；步骤二：光谱指数计算与融合：将地面高光谱变换后的盐分指数与同期Sentinel‑2多光谱计算的盐分指数，通过一元线性回归融合，生成高‑多光谱融合指数数据集，构建特征变量库；步骤三：特征变量选择：从特征变量库中筛选出关键特征；步骤四：支持向量机模型构建与训练：训练支持向量机回归模型；步骤五：盐分反演与精度验证：输出土壤盐分预测值，根据土壤盐分预测值生成河套灌区耕地土壤盐分空间分布图，结合反演结果划分耕地盐渍化等级；步骤六：动态监测：重复步骤一直步骤五，生成盐渍化动态变化图。

本发明授权一种基于光谱分析的盐碱化耕地信息监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光谱分析的盐碱化耕地信息监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：数据准备：收集并处理覆盖目标区域的数据，所述数据包括地面数据以及卫星数据，所述地面数据包括土壤样本、高光谱数据、作物种植数据以及秋浇信息，所述卫星数据包括多光谱数据、土地利用数据以及高程数据； 步骤二：光谱指数计算与融合：将地面高光谱变换后的盐分指数与同期Sentinel-2多光谱计算的盐分指数，通过一元线性回归融合，卫星多光谱指数与高光谱指数融合，生成高-多光谱融合指数数据集，基于变换后数据，构建特征变量库，所述特征变量库包含盐分指数、植被指数以及环境变量； 步骤三：特征变量选择：从特征变量库中筛选出关键特征，基于随机森林模型进行特征重要性评估，计算各个特征的相对重要性，形成最终特征集； 步骤四：支持向量机模型构建与训练：将筛选后的特征集和土壤盐分实测值的数据集按比例划分为训练集和验证集，采用径向基函数核，通过网格搜索优化惩罚参数和核参数，输入最终特征集和土壤盐分实测值，训练支持向量机回归模型； 步骤五：盐分反演与精度验证：将SVM模型应用于Sentinel-2影像和融合指数数据，输出土壤盐分预测值，根据土壤盐分预测值生成河套灌区耕地土壤盐分空间分布图，结合反演结果划分耕地盐渍化等级； 步骤六：动态监测：按季度获取Sentinel-2影像，重复步骤一至步骤五，生成盐渍化动态变化图，结合秋浇记录与作物长势，评估盐分累积速率及治理措施效果，根据盐渍化等级，制定淋盐灌溉方案； 在步骤二中，所述将地面高光谱变换后的盐分指数与同期Sentinel-2多光谱计算的盐分指数，通过一元线性回归融合，卫星多光谱指数与高光谱指数融合，生成高-多光谱融合指数数据集，包括以下步骤： 对地面高光谱变换后的盐分指数和Sentinel-2多光谱计算的盐分指数进行一元线性回归分析，所述盐分指数表示为 其中，BI表示亮度指数，反映土壤表面的亮度特征，R表示红色波段的反射率，对应土壤中矿物的光谱特征，NIR表示近红外波段的反射率，与土壤水分和有机质含量相关；S3适用于干旱区盐霜的识别，G表示绿色波段的反射率，与植被覆盖和部分盐分特征相关，B表示蓝色波段的反射率，用于检测土壤表面盐霜；S5适用于浅层盐渍化监测；S6表示盐分指数6；SI2适用于大范围盐渍化动态监测；SI3用于快速识别盐渍化斑块； 建立回归方程，将Sentinel-2多光谱计算的盐分指数作为自变量，地面高光谱变换后的盐分指数作为因变量，所述回归方程表示为MNSI＝a*MNSIs2+b，其中，MNSI表示对地面高光谱变换后的盐分指数，MNSIs2表示Sentinel-2多光谱计算的盐分指数，a和b为回归系数，通过最小二乘法求解； 通过回归方程，将Sentinel-2多光谱数据转换为与地面高光谱数据相对应的融合指数； 将通过一元线性回归得到的融合指数与Sentinel-2多光谱影像的空间位置信息相结合，生成高-多光谱融合指数数据集。

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