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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种融合遥感、近地传感和历史数据的退化耕地土壤有机质三维制图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：CN120912774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511028833.3，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种融合遥感、近地传感和历史数据的退化耕地土壤有机质三维制图方法是由纪文君;苗天宇;李保国;黄元仿;燕扬;禹晴;丁欢;刘珂;周虎;陈永设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合遥感、近地传感和历史数据的退化耕地土壤有机质三维制图方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种融合遥感、近地传感和历史数据的退化耕地土壤有机质三维制图方法，涉及数字土壤制图技术领域，该方法基于INLA‑SPDE三维模型框架，融合遥感、近地传感和历史数据实现高精度三维制图，步骤如下：在研究区的各采样点采集土壤剖面不同深度的有机质数据和近感可见近红外反射光谱数据，随后筛选与有机质显著相关的可见近红外反射光谱特征波段，收集整合历史数据，并对遥感、近地传感数据完成标准化处理；划分建模集和验证集，基于半变异函数计算变程值确定三角网格参数并构建SPDE模型；将近感、遥感数据作为协变量融入INLA‑SPDE三维模型，经模型拟合后生成土壤有机质三维空间分布图并量化不确定性。本申请克服了传统方法无法精确模拟土壤属性垂直变化的难题，实现了区域尺度土壤有机质在水平和垂直维度的高精度、高效率三维制图。

本发明授权一种融合遥感、近地传感和历史数据的退化耕地土壤有机质三维制图方法在权利要求书中公布了：1.一种融合遥感、近地传感和历史数据的退化耕地土壤有机质三维制图方法，其特征在于，包括： 在研究区的若干个采样点采集土壤剖面样本，按照土壤剖面样本的采样深度进行分层并测定各土壤剖面样本各层的土壤有机质含量和近感可见近红外反射光谱数据，得到新采集土壤样本数据集； 对所述新采集土壤样本数据集中的土壤有机质含量和近感可见近红外反射光谱数据进行预处理并进行相关性分析，筛选出与所述土壤有机质含量相关性最高的近感可见近红外反射光谱特征波段； 获取历史采集土壤样本数据集，并将所述历史采集土壤样本数据集转换后与所述新采集土壤样本数据集合并，得到总体土壤样本数据集；所述历史采集土壤样本数据集中包括在研究区若干个历史采样点采集的土壤有机质含量，对所述历史采集土壤样本数据集进行的转换包括采用等面积样条函数，将历史采集的土壤有机质含量和新采集的土壤有机质含量整合到统一深度分层； 收集研究区内的地形数据、土壤类型数据、植被数据及遥感气象数据，并对地形数据、土壤类型数据、植被数据及遥感气象数据分别进行标准化预处理； 根据表层的土壤有机质含量，将所述新采集土壤样本数据集的各土壤剖面样本按预设比例进行固定剖面划分，建立建模集和验证集；历史采集土壤样本数据集中的数据被划分到所述建模集中；所述建模集中包括在若干个采样点和历史采样点采集的土壤有机质含量、筛选出的近感可见近红外反射光谱特征波段以及多源协变量数据；所述多源协变量数据包括预处理后的地形数据、土壤类型数据、植被数据和遥感气象数据；历史采样点的近感可见近红外反射光谱特征波段依据历史采样点的坐标在研究区的近感可见近红外反射光谱特征波段分布图中确定； 针对每一个采样点，根据采样点的经纬度和各层的土壤有机质含量进行半变异函数的计算，得到各层土壤有机质含量的变程值，并根据最大变程设置MESH网格参数； 将预处理后的地形数据、土壤类型数据、植被数据、遥感气象数据和近感可见近红外反射光谱特征波段作为固定效应变量，引入贝叶斯推理框架下的INLA模型中，用于解释土壤有机质的系统性空间变异； 构建SPDE高斯随机场模型，引入协方差函数以描述三维空间相关性，并借助有限元方法在MESH网格上对随机场过程进行离散化，集成固定效应变量、基于SPDE高斯随机场模型的空间随机效应项与深度层次模型构建融合遥感、近地传感和历史数据的INLA-SPDE三维模型；所述SPDE高斯随机场模型，用于模拟空间随机效应项，将土层深度变化类比为时间动态序列，采用深度层次模型捕捉土壤有机质深度变化规律； 将总体土壤样本数据集样点的空间坐标以及预处理后的地形数据、土壤类型数据、植被数据、遥感气象数据和筛选出的近感可见近红外反射光谱特征波段作为输入变量，应用INLA-SPDE三维模型进行土壤有机质三维制图，包括： 将总体土壤样本数据集样点的空间坐标以及预处理后的地形数据、土壤类型数据、植被数据、遥感气象数据和筛选出的近感可见近红外反射光谱特征波段作为输入变量，应用INLA-SPDE三维模型进行土壤有机质三维制图，并得到土壤有机质的后验分布估计值；所述后验分布估计值包括后验分布均值和后验分布标准差值，用于反映预测值的空间分布特征及其不确定性； 集成固定效应变量、基于SPDE高斯随机场模型的空间随机效应项与深度层次模型构建的所述INLA-SPDE三维模型中包括固定效应、随机效应、白噪声和截距，如下式所示： ； 其中，为地理位置为，深度为的有机质含量，i=1,2,3,…,n，为截距，为相应的环境协变量系数，为地理位置为，深度为的第h个环境协变量值，即固定效应，为空间随机效应，其中d为土壤剖面深度，在空间随机效应中进行了深度层次模型的计算，即深度效应，表示均值为0，方差为的测量误差，，为与空间位置无关的白噪声。

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