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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利一种基于多源遥感及空间加权的耕地土壤pH估算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：CN120908419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511440769.X，技术领域涉及：G01N33/24；该发明授权一种基于多源遥感及空间加权的耕地土壤pH估算方法是由徐保东;孟可;王玲;刘新伟;史志华设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源遥感及空间加权的耕地土壤pH估算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源遥感及空间加权的耕地土壤pH估算方法，本发明的方法综合利用光学、雷达、地形、气象等多源遥感环境信息，构建多源遥感环境因子数据，提高对耕地土壤pH变化的响应敏感性；基于各个采样点的经纬度坐标引入空间加权机制，增强了模型对耕地空间异质性的适应能力；以增强特征矩阵为随机森林模型的输入构建出的加权随机森林模型提升了耕地土壤pH估算结果的空间连续性与预测精度；本发明的方法具备良好的通用性和可扩展性，适用于多地区、多尺度的耕地土壤pH快速估算。

本发明授权一种基于多源遥感及空间加权的耕地土壤pH估算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源遥感及空间加权的耕地土壤pH估算方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、在目标区域布设多个采样点，基于全球土地覆盖数据集，采集目标区域的各个采样点的设定深度的土壤样本，测定各个采样点采集的土壤样本的实际pH值，并记录各个采样点的经纬度坐标； 步骤2、根据各个采样点的经纬度坐标，提取对应位置的多源遥感环境因子数据，多源遥感环境因子数据包括多类二级特征数据的均值； 步骤3、对步骤2提取的各个采样点的各类二级特征数据的均值进行归一化处理，并构建为原始特征矩阵，各个采样点的土壤样本的实际pH值构建为标签矩阵； 步骤4、基于采样点之间的经纬度坐标，构建出空间加权特征矩阵，并对原始特征矩阵进行空间加权融合，得到增强特征矩阵； 步骤5、设定损失函数，以增强特征矩阵为随机森林模型的输入将随机森林模型构建为加权随机森林模型，对加权随机森林模型进行训练，得到训练后的加权随机森林模型； 步骤6、在待测目标区域布设采样点，依次执行步骤1~步骤5，得到待测目标区域的训练后的加权随机森林模型，将待测目标区域的增强特征矩阵输入，得到待测目标区域的土壤pH值的预测矩阵； 所述步骤4中通过高斯核函数构建空间加权特征矩阵；所述步骤5中设定的高斯核函数的候选区间，以设定步长进行遍历，每次计算重构增强特征矩阵，训练加权随机森林模型，损失函数采用均方根误差损失函数，以均方根误差最小作为评判指标，确定最优值，训练完成后保存模型参数，得到训练后的加权随机森林模型； 为设定的调节空间影响范围的参数； 所述步骤2具体包括以下步骤： 多源遥感环境因子数据包括多类一级特征数据，分别为光学植被指数、雷达后向散射系数、气象因子、以及地形因子； 所述光学植被指数通过以下方式计算：选取目标区域的设定时间范围内的影像，并分别剔除云层及云阴影干扰后，分别计算大气阻抗植被指数、土壤调节植被指数、归一化植被指数、归一化差值水体指数、归一化差异红边植被指数、转换植被指数、归一化差异云指数、差值植被指数、增强型植被指数、比值植被指数这些二类特征数据； 对计算的各类植被指数分别进行像元级时间均值合成，得到每个像元的各类植被指数在设定时间段内的均值，并分别提取各个采样点所在像元的各类植被指数的均值构成对应采样点的光学植被指数特征； 所述雷达后向散射系数通过以下方式计算：选取雷达影像，提取设定时间段内的VV极化、VH极化、以及VV极化和VH极化的比值这些二级特征数据，将所有雷达影像经校正处理后，对设定时间段内的VV极化、VH极化、以及VV极化和VH极化的比值进行像元级时间均值合成，得到每个像元的VV极化、VH极化、以及VV极化和VH极化的比值在目标时段内的均值，再提取采样点的经纬度坐标所在像元的VV极化的均值、VH极化的均值、以及VV极化和VH极化的比值的均值构成对应采样点的雷达后向散射系数； 所述气象因子通过以下方式计算：利用公开气候数据集获取目标区域的设定时间段的原始气象数据，并重采样至设定分辨率，并与各个采样点的经纬度坐标对齐，得到目标区域的重采样气象数据； 分别提取目标区域的重采样气象数据中的全年气温数据、全年降水量数据、以及全年土壤湿度数据，并分别计算均值，得到目标区域的年平均气温、年平均降水量、以及年平均土壤湿度，并分别提取各个采样点所在位置的年平均气温、年平均降水量、以及年平均土壤湿度构成对应采样点的气象因子； 所述地形因子通过以下方式计算：基于数字高程模型，对数字高程模型进行空间插值为设定分辨率，在云计算平台中通过地形分析模块提取空间插值后的数字高程模型中各个采样点所在位置的高程、坡度、坡向、以及地形阴影指数构成对应采样点的地形因子。

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