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龙图腾网获悉新疆农业大学申请的专利一种基于混合像元分解的土壤盐分预测方法、系统及介质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：CN116912710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310916862.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于混合像元分解的土壤盐分预测方法、系统及介质是由王新军;盛建东;苏童;杨秋兰;高胜寒;常松设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合像元分解的土壤盐分预测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合像元分解的土壤盐分预测方法、系统及介质，方法包括：获取待处理landsat卫星遥感图像，对所述待处理landsat卫星遥感图像进行混合像元分解处理，以获取待处理干土壤的纯净光谱图像；根据所述待处理干土壤的纯净光谱图像，采用土壤遥感盐分指数方法进行计算，以获取待处理干土壤遥感盐分指数图像；将所述待处理干土壤遥感盐分指数图像输入至预选构建好的预测模型中，以获取土壤盐分预测结果。本发明对landsat卫星遥感图像进行混合像元分解处理，并根据所得纯净干土壤光谱图像计算土壤盐分遥感指数，增强土壤盐分检测有效性，将土壤盐分遥感指数输入至神经网络模型进行盐分预测，预测结果准确可靠。

本发明授权一种基于混合像元分解的土壤盐分预测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于混合像元分解的土壤盐分预测方法，其特征在于，包括： 获取待处理landsat卫星遥感图像，对所述待处理landsat卫星遥感图像进行混合像元分解处理，以获取待处理干土壤的纯净光谱图像； 根据所述待处理干土壤的纯净光谱图像，采用土壤遥感盐分指数方法进行计算，以获取待处理干土壤遥感盐分指数图像； 将所述待处理干土壤遥感盐分指数图像输入至预选构建好的预测模型中，以获取土壤盐分预测结果； 在获取待处理landsat卫星遥感图像之前，还包括预先构建预测模型，具体为： 构建卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型包括卷积层、池化层以及全连接层； 获取土壤盐分历史数据和历史landsat卫星遥感图像，所述土壤盐分历史数据和历史landsat卫星遥感图像在同一历史时间点内采集； 对所述历史landsat卫星遥感图像进行混合像元分解处理，以获取历史干土壤的纯净光谱图像； 根据所述历史干土壤的纯净光谱图像，获取高相关性的遥感盐分指数图像； 将所述高相关性的遥感盐分指数图像对应像元值和土壤盐分历史数据输入至卷积神经网络模型中进行训练和验证，以获取卷积神经网络模型的最佳参数； 将所述最佳参数对应的卷积神经网络模型进行保存，得到构建的预测模型； 所述对landsat卫星遥感图像进行混合像元分解处理，具体为： 获取原始landsat卫星遥感图像，所述原始landsat卫星遥感图像包括待处理landsat卫星遥感图像或历史landsat卫星遥感图像； 对所述原始landsat卫星遥感图像进行最大噪声比变换，以进行降噪处理，得到原始landsat卫星遥感图像的降噪图像； 根据所述原始landsat卫星遥感图像获取端元，并根据所述端元和降噪图像进行混合像元分解，得到干裸土的丰度图； 根据所述干裸土的丰度图对原始landsat卫星遥感图像进行纯净干土壤像元反射率计算，以获取纯净干土壤的光谱图像； 所述端元包括作物、水分以及干土壤； 所述根据所述历史干土壤的纯净光谱图像，获取高相关性的遥感盐分指数图像，具体为： 根据所述历史干土壤的纯净光谱图像，采用土壤遥感盐分指数方法计算历史干土壤盐分遥感指数图像； 根据所述土壤盐分历史数据和对应历史干土壤盐分遥感指数图像的像元值，计算皮尔逊相关系数，所述皮尔逊相关系数反映遥感盐分指数与土壤盐分数据之间的相关性强度； 根据所述皮尔逊相关系数选取高相关性的遥感盐分指数图像。

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