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龙图腾网获悉哈尔滨师范大学申请的专利一种基于无人机低空遥感影像的开裂盐碱土电导率测量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：CN116735507B 。

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：202310647066.9，技术领域涉及：G01N21/31；该发明授权一种基于无人机低空遥感影像的开裂盐碱土电导率测量方法是由任建华;张卓鹏设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机低空遥感影像的开裂盐碱土电导率测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于无人机低空遥感影像的开裂盐碱土电导率测量方法，属于遥感测量领域。本发明利用无人机获取不同高度下盐碱化土壤表面的遥感影像，利用粘性盐碱化土壤表面失水收缩开裂的现象，结合光学影像提取土壤表面裂纹特征参数作为土壤指数，使用盐碱化土壤主要盐分矿物的诊断光谱特征反射率以及反射率的数学变换结果作为土壤含盐量响应因素，根据人工神经网络模型，建立响应因素与土壤电导率之间的定量关系，实现利用无人机低空遥感影像数据对盐碱化土壤电导率的精确测量。本发明涉及的方法成本低、造价低廉、损耗小、可以实现对较大面积土壤电导率的实时、同步观测，同时具有机动性强的优点。

本发明授权一种基于无人机低空遥感影像的开裂盐碱土电导率测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机低空遥感影像的开裂盐碱土电导率测量方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1、无人机遥感影像获取 采用的设备包括多旋翼的无人机、手持GPS和1m×1m内径的矩形金属定标框，无人机安装有高清的CCD镜头和高光谱成像光谱仪，选取矩形研究区域分成四个子区域进行土壤表面无人机CCD高清遥感影像的拍摄及高光谱遥感影像的拍摄，并选取采样点进行土壤样本的采集，在每个采样点处放置矩形金属定标框，用于后续的无人机CCD高清遥感影像和高光谱遥感影像的几何校正及拼接，测量每个土壤样本的电导率真实值，并将所有电导率测量结果保存为电导率数据集E，作为整个研究区域的土壤电导率预测模型的建模样本集； 步骤2、无人机遥感影像的预处理 对四个矩形子区域拍摄的CCD高清遥感影像进行图像镶嵌、几何校正及裁剪，生成整个矩形研究区所对应的矩形CCD高清遥感影像图Z1；对四个矩形子区域拍摄的高光谱遥感影像进行图像镶嵌、几何校正及裁剪，生成整个矩形研究区所对应的矩形高光谱遥感影像图Z2； 步骤3、提取光谱特征参数 根据采样点的位置信息，查找采样点全波段高光谱反射率数据，在此基础上计算样本点的特征光谱波段，并进一步计算特征波段光谱反射率数据的一阶导数、二阶导数、对数、倒数和平方根数学变换参数作为光谱特征参数，形成土壤样本点的光谱反射率特征参数数据集； 步骤4、提取土壤表面特征参数 根据采样点的位置信息，根据比例尺确定1m×1m地表区域对应的图像像元行列数，以每个样本点作为中心，根据地表区域尺寸确定土壤样本表面的图像尺寸，根据该尺寸对所有样本点数据进行裁剪，对裁剪结果图像进行灰度化处理，并根据处理的灰度图像计算256灰度级，步长为1的0°、45°、90°、135°四个方向的灰度共生矩阵，根据灰度共生矩阵提取对比度，角二阶矩，一致性，能量四个统计纹理特征参数合成为研究区内所有土壤样本点的裂纹特征参数数据集； 步骤5、建立电导率预测模型 利用计算机MATLAB软件的神经网络工具箱，以所有样本点的光谱反射率特征参数数据集和所有样本点的裂纹特征参数数据集作为自变量，以所有样本点作为训练样本，对训练样本实测的电导率数据作为因变量，建立基于无人机遥感影像数据的盐碱化土壤电导率神经网络预测模型； 步骤6、对土壤电导率进行大面积遥感反演 根据土壤样本点采样区域对应的行列数确定一滑动窗口，对覆盖整个测量区域的无人机遥感影像进行卷积计算，提取滑动每个窗口内中心像元作为预测样本，将所有预测样本的光谱特征参数数据集和纹理特征参数数据集带入神经网络预测模型，实现对苏打盐碱化土壤含盐量的无人机遥感测量。

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