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龙图腾网获悉华东交通大学;江西水利电力大学申请的专利基于高光谱反透融合的柑橘黄龙病无损检测方法及系统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：CN121185942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511741476.5，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权基于高光谱反透融合的柑橘黄龙病无损检测方法及系统是由徐晨光;曾体伟;刘燕德;夏长秀;柳嘉程设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高光谱反透融合的柑橘黄龙病无损检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于植物病害无损检测技术领域，公开了基于高光谱反透融合的柑橘黄龙病无损检测方法及系统，该方法包括：分别获取待测柑橘叶片的高光谱反射光谱数据和高光谱透射光谱数据，经预处理和波段选择后得到单一反射特征波段数据和单一透射特征波段数据；基于单一反射特征波段数据和单一透射特征波段数据以及二者特征级融合后的光谱数据，通过各自最优分类模型，分别获得第一、第二和第三预测计算结果；根据各最优分类模型的分类准确率确定相应权重，对第一、第二和第三预测计算结果进行决策级融合计算，得到柑橘的黄龙病等级。本方法引入特征级与决策级融合，兼具样本表面物理形态和内部结构成分的判别能力，能够快速无损地进行柑橘黄龙病检测。

本发明授权基于高光谱反透融合的柑橘黄龙病无损检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱反透融合的柑橘黄龙病无损检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待测柑橘叶片的高光谱反射光谱数据和高光谱透射光谱数据，并对所述高光谱反射光谱数据和所述高光谱透射光谱数据分别进行预处理和波段选择，得到单一反射特征波段数据和单一透射特征波段数据，所述单一反射特征波段数据包括第一建模集和第一预测集，所述单一透射特征波段数据包括第二建模集和第二预测集； 通过所述第一建模集建立多个单一反射光谱分类模型，并通过所述第一预测集的分类准确率确定最优单一反射光谱分类模型及其第一预测计算结果； 通过所述第二建模集建立多个单一透射光谱分类模型，并通过所述第二预测集的分类准确率确定最优单一透射光谱分类模型及其第二预测计算结果； 对所述单一反射特征波段数据和所述单一透射特征波段数据进行特征级融合处理，得到特征级融合光谱数据，所述特征级融合光谱数据包括第三建模集和第三预测集； 通过所述第三建模集建立多个特征级融合分类模型，并通过所述第三预测集的分类准确率确定最优特征级融合分类模型及其第三预测计算结果； 将所述最优单一反射光谱分类模型、最优单一透射光谱分类模型和最优特征级融合分类模型对应的分类准确率作为权重，对所述第一预测计算结果、所述第二预测计算结果和所述第三预测计算结果进行决策级融合，得到柑橘黄龙病等级检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东交通大学;江西水利电力大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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