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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种土壤重金属含量反演方法、存储介质及电子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：CN120470559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510939850.6，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种土壤重金属含量反演方法、存储介质及电子设备是由邹滨;张洁;张波;田容才;涂昊设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种土壤重金属含量反演方法、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及高光谱遥感技术领域，具体涉及一种土壤重金属含量反演方法、存储介质及电子设备。该方法包括获取本地样本集D local 和校正后的光谱库样本集D lib ；构建低维特征空间F reduced ；确定欧氏距离阈值T euclidean ；得到匹配样本集D selected ；得到测试样本S test 的重金属含量预测值。该存储介质上存储有计算机程序指令；该电子设备包括至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令；当计算机程序指令被处理器执行时实现该方法。本发明能够满足在广域地理空间快速高效查清重金属污染状况的需求。

本发明授权一种土壤重金属含量反演方法、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种土壤重金属含量反演方法，其特征在于，包括： 步骤S1、采用现有文献获取重金属污染土壤光谱库；在目标研究区采集土壤样本，测定各所述土壤样本的重金属含量和光谱数据，得到本地样本库，在本地样本库中的数据为本地样本集D local ；剔除所述光谱库中的异常样本；消除所述本地样本库中与重金属含量无关的光谱数据；采用协方差白化-染色变换将所述光谱库中的光谱数据变换到具有与所述本地样本库相同的均值与协方差，获得校正后的光谱库样本集； 步骤S2、对本地样本集D local 和校正后的光谱库样本集进行标准化预处理后，再采用主成分分析对本地样本集D local 和校正后的光谱库样本集进行特征空间投影，保留累计方差贡献率≥95%的主成分，构建低维特征空间F reduced ； 步骤S3、首先，基于轮廓系数优化准则在低维特征空间F reduced 内计算最佳聚类数k optimal ；其次，结合最佳聚类数k optimal ，执行无监督聚类算法获得簇划分，统计本地样本在低维特征空间F reduced 内的簇覆盖度ρ；随后，根据簇覆盖度ρ所在的范围确定欧氏距离阈值T euclidean ； 步骤S4、在本地样本中选取未知重金属含量值的测试样本S test ，计算测试样本S test 与光谱库中第j个样本之间的欧氏距离d j ；筛选所有本地样本中满足d j ≤T euclidean 的样本构成初步候选集C initial ；对初步候选集C initial 采用二次自适应选择准则划分后，得到匹配样本集D selected ； 步骤S5、合并本地样本集D local 和匹配样本集D selected ，构建得到增强训练集D enhanced ；提取D enhanced 的对应特征子集，再采用支持向量回归反演模型对测试样本S test 的重金属含量值进行预测，得到测试样本S test 的重金属含量预测值，用于反演土壤重金属含量；其中，B feature 为土壤重金属光谱响应特征波段。

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