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龙图腾网获悉吉林省海云天智惠科技有限公司申请的专利一种基于多维光学数据的农药残留含量反演方法和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：CN121384853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511959177.9，技术领域涉及：G01N21/31；该发明授权一种基于多维光学数据的农药残留含量反演方法和系统是由韩宗玉;李函泽;史浩东;李英超;孙洪宇;江晟设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维光学数据的农药残留含量反演方法和系统在说明书摘要公布了：一种基于多维光学数据的农药残留含量反演方法和系统，涉及高光谱遥感领域，解决了现有基于高光谱的农药残留反演技术存在容易受到土壤状态干扰、以及反演效率低和精度低的问题。一种农药残留含量反演方法，基于待反演土壤的光谱图像，获得吸收峰范围和光谱样本集；基于每个波长的光谱反射率与偏振参数，获得每个波长的皮尔逊相关系数；根据皮尔逊相关系数r和吸收峰范围获得特征波长集；对所述特征波长集进行光谱信息和偏振信息融合，获得融合后的特征向量集；通过所述特征向量集对监督学习模型进行训练，获得农药残留含量反演模型；将所述待反演土壤通过该模型，获得农药残留含量。本发明所述的方法适用于农田土壤的农药残留含量反演领域。

本发明授权一种基于多维光学数据的农药残留含量反演方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维光学数据的农药残留含量反演方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S01，基于待反演土壤的光谱图像，获得吸收峰范围和光谱样本集；基于所述光谱样本集中每个波长的光谱反射率与偏振参数，获得每个波长的皮尔逊相关系数； 所述偏振参数包括偏振度和偏振角； 步骤S02，根据每个波长的皮尔逊相关系数r和吸收峰范围，选取若干个候选特征波长，构建特征波长候选集； 步骤S03，对所述特征波长候选集进行筛选，获得特征波长集； 步骤S04，对所述特征波长集中的每个特征波长进行光谱信息和偏振信息融合，获得融合后的特征向量集； 步骤S05，基于所述特征波长候选集，选择监督学习模型的类型； 步骤S06，通过所述特征向量集对步骤S05获得的监督学习模型进行训练，获得农药残留含量反演模型； 步骤S07，将所述待反演土壤的光谱反射率和偏振参数融合，并通过所述农药残留含量反演模型，获得农药残留含量； 步骤S05中 若所述特征波长候选集的波长均为皮尔逊相关系数|r|相关阈值的波长，则选择PLSR模型； 否则，选择SVR模型。

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