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龙图腾网获悉中国科学院南京土壤研究所;南京师范大学申请的专利一种去除游离铁影响的红壤有机质光谱反演方法及设备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：CN119619047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411749088.7，技术领域涉及：G01N21/3563；该发明授权一种去除游离铁影响的红壤有机质光谱反演方法及设备是由解宪丽;邱诺曦;管浪;李安波;赵玉国;殷彪设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种去除游离铁影响的红壤有机质光谱反演方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种去除游离铁影响的红壤有机质光谱反演方法及设备，方法包括：获取土壤样本数据，将有机质数据存入集合P，典型红壤样本的游离铁含量数据存入F，红壤调查样本的光谱反射率数据存入H，典型红壤样本的光谱反射率数据存入D；根据集合H和集合D利用MODWT算法分解，得到红壤调查样本、典型红壤样本的分层离散细节系数集CH、CD；基于CD剔除噪音层得到有效层离散细节系数集C；分别计算C中每一元素与集合F、集合P的相关系数，筛选出特征波段集合CDG；从分层离散细节系数集CH中选择位于特征波段上的细节系数CHG；构建预测模型，采用CHG进行训练；采用训练好的预测模型预测有机质含量。本发明可以消除游离氧化铁影响且成本低、效率高。

本发明授权一种去除游离铁影响的红壤有机质光谱反演方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种去除游离铁影响的红壤有机质光谱反演方法，其特征在于，包括： 1获取若干红壤调查样本和典型红壤样本的样本数据，所述红壤调查样本的样本数据包括可见-短近红外光谱反射率数据和有机质含量数据，所述典型红壤样本的样本数据包括可见-短近红外光谱反射率数据、游离铁含量数据和有机质含量数据，将红壤调查样本和典型红壤样本的有机质数据存入集合P，典型红壤样本的游离铁含量数据存入集合F，红壤调查样本的光谱反射率数据存入集合H，典型红壤样本的光谱反射率数据存入集合D； 2对集合H和集合D中光谱反射率数据，分别利用最大重叠离散小波MODWT算法分解，从而生成红壤调查样本光谱反射率数据的分层离散细节系数集CH和典型红壤样本光谱反射率数据的分层离散细节系数集CD； 3基于分层离散细节系数集CD，计算各层的多尺度熵，并根据相邻层多尺度熵之差的大小确定噪音层，剔除噪音层得到有效层离散细节系数集C； 4分别计算有效层离散细节系数集C中每一元素与集合F、集合P的相关系数，筛选出有机质相关系数大于游离铁相关系数的光谱波段，并去除其中游离铁显著相关的光谱波段，得到特征波段集合CDG； 5根据特征波段集合CDG，从分层离散细节系数集CH中选择位于特征波段上的细节系数存入样本集合CHG； 6构建红壤调查样本有机质预测模型，并将样本集合CHG中的细节系数作为自变量，对应红壤调查样本的有机质含量作为因变量，对红壤调查样本有机质预测模型进行训练； 7计算待估算的红壤调查样本的可见-短近红外光谱反射率数据的细节系数，并输入训练好的红壤调查样本有机质预测模型，预测有机质含量； 其中，步骤3包括： 3-1设置波段尺度τ为不同值，对于分层离散细节系数集CD中每一高频细节系数序列cdi2,j，按照下式进行不同波段尺度τ下的重标定： 式中，是细节系数序列cdi2,j波段尺度τ下重标定后得到的粗粒化序列中的第α个元素，cdi2,j,d表示cdi2,j中第u个光谱波段分量，M为典型红壤样本数量,t为分解层数； 3-2根据计算不同波段尺度τ下细节系数序列cdi2,j的样本熵； 3-3根据不同波段尺度τ下高频细节系数序列cdi2,j的样本熵，计算高频细节系数序列cdi2,j的多尺度熵； 3-4对于分层离散细节系数集CD，计算每两个相邻层的多尺度熵之差； 3-5若第x层和第x-1层的多尺度熵之差，均小于前x-1层的相邻层多尺度熵之差，则将x到t层作为有效层，剩余层作为噪音层，将有效层的高频细节系数序列，存入有效层离散细节系数集C＝{cdi2,j′|j′＝x,…,t}，其中，cdi2,j′表示第i2个典型红壤样本光谱反射率第j′层的高频细节系数序列，t为分解层数。

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