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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种镉胁迫下水稻叶绿素含量测算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：CN116385784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310352284.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种镉胁迫下水稻叶绿素含量测算方法及系统是由肖荣波;汪慧婷;黄飞;陈志良;杨洁鑫设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种镉胁迫下水稻叶绿素含量测算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种镉胁迫下水稻叶绿素含量测算方法及系统，方法包括下述步骤：采集不同镉浓度下不同品种不同生育期下水稻叶片的光谱图像并测量叶绿素含量；提取水稻叶片光谱图像的光谱反射率；进行预处理；按照不同品种和不同生育期分别进行光谱特征波段筛选；按比例划分为训练集和测试集；建立叶绿素含量预测模型；在训练集上分别对预测模型进行训练，训练后使用测试集分别对预测模型进行测试；训练与测试过程中进行性能验证，得到最终预测模型；将待测水稻叶片的光谱图像输入最终预测模型中进行叶绿素含量预测。本发明基于高光谱技术及机器学习对Cd胁迫下水稻叶绿素含量进行定量测算，实现Cd胁迫下叶绿素含量的无损、快速、准确的在线估算。

本发明授权一种镉胁迫下水稻叶绿素含量测算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种镉胁迫下水稻叶绿素含量测算方法，其特征在于，包括下述步骤： 使用高光谱仪采集不同镉浓度下不同品种不同生育期下水稻叶片的光谱图像并测量叶绿素含量； 通过取均值方法提取水稻叶片光谱图像的光谱反射率； 结合光谱反射率对光谱图像进行预处理； 对预处理后的光谱图像按照不同品种和不同生育期分别进行光谱特征波段筛选； 按比例将筛选出来的光谱特征波段及其对应的叶绿素含量划分为训练集和测试集； 基于卷积神经网络、偏最小二乘回归法及支持向量机分别建立叶绿素含量预测模型； 在训练集上分别对预测模型进行训练，训练后使用测试集分别对预测模型进行测试；训练与测试过程中进行性能验证，得到最终预测模型； 将待测水稻叶片的光谱图像输入最终预测模型中进行叶绿素含量预测； 所述光谱特征波段筛选分别采用无信息变量去除法及竞争性自适应重加权采样法进行； 按照不同品种对预处理后的光谱图像进行分类，分别使用无信息变量去除法及竞争性自适应重加权采样法对品种分类后的光谱图像进行光谱特征波段筛选，迭代20次，得到UVE品种波段数据集和CARS品种波段数据集； 按照不同生育期对预处理后的光谱图像进行分类，分别使用无信息变量去除法及竞争性自适应重加权采样法对生育期分类后光谱图像进行光谱特征波段筛选，迭代20次，得到UVE生育期波段数据集和CARS生育期波段数据集。

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