内蒙古农业大学杨树青获国家专利权
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龙图腾网获悉内蒙古农业大学申请的专利基于高光谱影像的小麦叶层氮含量估测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：CN121482618B 。
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：202610015340.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于高光谱影像的小麦叶层氮含量估测方法及系统是由杨树青;刘瑞敏;鄂继芳;张万锋;胡文明设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于高光谱影像的小麦叶层氮含量估测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于高光谱影像的小麦叶层氮含量估测方法及系统，涉及小麦叶层氮含量检测技术领域，旨在解决现有技术中因忽视作物冠层空间结构而导致的估测精度不足与模型泛化能力弱的问题。方法包括：获取小麦冠层高光谱影像，利用超像素分割构建同质区域并提取融合光谱与空间纹理的节点特征；以区域邻接关系为边，构建表征冠层空间拓扑的图数据；应用预训练的图神经网络，通过聚合邻接节点信息生成蕴含空间上下文的深层特征向量；最后，利用回归模型基于深层特征进行氮含量估测，并合成空间分布图。本发明通过显式建模小麦冠层空间关系，实现了高精度、强泛化能力的氮含量无损监测。
本发明授权基于高光谱影像的小麦叶层氮含量估测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱影像的小麦叶层氮含量估测方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：获取目标小麦冠层的高光谱影像并对影像进行分割，得到若干个同质区域，以每个同质区域为一个图节点构建无向图，在影像中提取和图节点对应的光谱特征与空间纹理特征，作为图节点的初始特征； 步骤2：根据各图节点之间的空间邻接关系，在无向图中添加边构成无向图网络，基于无向图网络构建表征小麦冠层空间结构的第一图数据； 步骤3：将第一图数据输入预训练的特征提取模型，通过特征提取模型对每个图节点的初始特征及其边连接关系进行邻域信息聚合，迭代更新后输出每个图节点的深层特征向量，形成第二图数据； 步骤4：将第二图数据中各图节点的深层特征向量输入预建立的氮含量估测模型，得到每个图节点对应区域的小麦叶层氮含量估测值，集成所有图节点的估测值，生成小麦叶层氮含量空间分布图。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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