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龍圖騰網(wǎng)獲悉首都師范大學(xué)申請的專利一種土壤有機(jī)質(zhì)含量高光譜反演方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116297239B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310133475.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01N21/25；該發(fā)明授權(quán)一種土壤有機(jī)質(zhì)含量高光譜反演方法是由朱琳;葉淼;黃勇;劉旭東;馮輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-02-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種土壤有機(jī)質(zhì)含量高光譜反演方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種土壤有機(jī)質(zhì)含量高光譜反演方法，包括：首先，采集土壤樣品，分別測定有機(jī)質(zhì)含量和光譜數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)獲?。蝗缓?，采用連續(xù)小波變換對土壤光譜進(jìn)行變換，得到各波段小波系數(shù)；運(yùn)用SHAP方法計(jì)算各波段小波系數(shù)和有機(jī)質(zhì)含量之間的Shaply值，完成特征波段選取；最后，將特征波段小波系數(shù)數(shù)據(jù)和有機(jī)質(zhì)含量數(shù)據(jù)分別劃分為訓(xùn)練集和測試集，基于訓(xùn)練集構(gòu)建AI模型并進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化，基于測試集對模型進(jìn)行驗(yàn)證，完成模型構(gòu)建及執(zhí)行。本發(fā)明能夠提高反演模型的可靠性。

本發(fā)明授權(quán)一種土壤有機(jī)質(zhì)含量高光譜反演方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種土壤有機(jī)質(zhì)含量高光譜反演方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟： S100，獲取土壤有機(jī)質(zhì)含量數(shù)據(jù)集Y={y1，y2，…，yi，…，yn}和土壤光譜數(shù)據(jù)集V={v1，v2，…，vi，…，vn}，第i個數(shù)據(jù)vi={vi1，vi2，…，vij，…，vim}，yi為第i個土壤樣品的有機(jī)質(zhì)含量，vij為第i個土壤樣品的第j個波段的反射率，i的取值為1到n，n為土壤樣品數(shù)量，j的取值為1到m，m為波段數(shù)量； S200，對于任一vij，分別基于設(shè)定的k個尺度進(jìn)行連續(xù)小波變換，得到對應(yīng)的小波系數(shù)集wij={w1 ij，w2 ij，…，wr ij，…，wk ij}，wr ij為在第r個尺度下對vij進(jìn)行連續(xù)小波變換得到的小波系數(shù)，r的取值為1到k； S300，基于S200獲取k個小波系數(shù)列表，其中，第r個尺度對應(yīng)的第r個小波系數(shù)列表Wr={wr 1，wr 2，…，wr i，…，wr n}，在第r個尺度下得到的第i個樣本的小波系數(shù)集wr i={wr i1，wr i2，…，wr ij，…，wr im}； S400，分別獲取各尺度下的小波系數(shù)和土壤有機(jī)質(zhì)含量之間的Shaply值，并基于獲取的Shaply值從m個波段中獲取各尺度對應(yīng)的特征波段； S500，將第r個尺度對應(yīng)的數(shù)據(jù)集Dr劃分為訓(xùn)練集和測試集；Dr={（wtr 1，y1），…，（wtr i，yi），…，（wtr n，yn）}，wtr i為在第r個尺度下，對第i個樣本中的z個特征波段的反射率進(jìn)行連續(xù)小波變換得到的小波系數(shù)集，wtr i={wtr i1，wtr i2，…，wtr is，…，wtr iz}，wtr is為在第r個尺度下對第i個樣本中的第s個特征波段的反射率進(jìn)行連續(xù)小波變換得到的小波系數(shù)，s的取值為1到z； S600，基于第r個尺度對應(yīng)的訓(xùn)練集對構(gòu)建的第r個AI模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的AI模型r；得到k個訓(xùn)練好的AI模型； S700，基于第r個AI模型對應(yīng)的測試集獲取對應(yīng)訓(xùn)練后的AI模型r的模型精度，得到模型精度Pr；得到k個模型精度； S800，獲取max（P1，P2，…，Pr，…，Pk）對應(yīng)的AI模型作為目標(biāo)土壤有機(jī)質(zhì)含量反演模型； S900，利用所述目標(biāo)土壤有機(jī)質(zhì)含量反演模型對目標(biāo)土壤樣品的有機(jī)質(zhì)含量進(jìn)行反演；所述AI模型為XGBoost模型； 第r個尺度對應(yīng)的z個特征波段通過如下步驟獲?。?S401，獲取第r個尺度對應(yīng)的Shaply值Sr={Sr1，Sr2，…，Srj，…，Srm}，其中，，為wr ij和yi之間的Shaply值； S402，將Sr按照Shaply值的絕對值由大到小的順序進(jìn)行排序，得到降序排序序列Sdownr； S403，獲取Sdownr中前z個Shaply絕對值對應(yīng)的波段作為第r個尺度對應(yīng)的z個特征波段，其中，第z個Shaply絕對值大于設(shè)定閾值。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人首都師范大學(xué)，其通訊地址為：100048 北京市海淀區(qū)西三環(huán)北路105號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。