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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种融合空-地成像高光谱技术优化采样个数的土壤属性高精度制图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：CN121540661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610056327.3，技术领域涉及：G01N21/3563；该发明授权一种融合空-地成像高光谱技术优化采样个数的土壤属性高精度制图方法及系统是由纪文君;廖通霖;李保国;黄元仿;杨嘉洁;尹健鑫;曹焱;马韫韬;孔祥斌设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合空-地成像高光谱技术优化采样个数的土壤属性高精度制图方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合空‑地成像高光谱技术优化采样个数的土壤属性高精度制图方法及系统，属于土壤监测技术领域。该方法包括：采集区域无人机高光谱影像并进行预处理；采集样点土壤样品并获取其地面成像高光谱数据；基于地面成像高光谱数据筛选优化样点子集，测定其有效磷含量并训练预测模型；结合植被指数和最大类间方差法分割提取无人机影像中的土壤区域；将地面成像高光谱与无人机土壤光谱进行波段对齐及反射率校正，将校正后的无人机高光谱数据进行补足之后，输入土壤有效磷预测模型进行反演制图。本发明解决了地面成像数据覆盖不足和无人机数据易受环境的问题，为智慧农业与土壤养分精准管理提供关键技术支撑。

本发明授权一种融合空-地成像高光谱技术优化采样个数的土壤属性高精度制图方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合空-地成像高光谱技术优化采样个数的土壤属性高精度制图方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集区域内5cm空间分辨率的无人机高光谱影像并进行预处理，所述预处理包括几何校正、辐射定标和反射率转换； S2：在无人机影像采集当天，于所述区域内布设训练集样点和验证集样点，采集样点1m2内的土壤样品并混合均匀，并将所述样点的土壤样品进行预处理后置入培养皿中，获取其地面成像高光谱数据； S3：基于所述地面成像高光谱数据，利用条件拉丁超立方采样方法从所述训练集样点中筛选出四分之一的样点优化样点子集，测定该优化样点子集的土壤有效磷含量，并基于该优化样点子集的地面成像高光谱数据及对应土壤有效磷含量，训练得到土壤有效磷预测模型； S4：对所述无人机高光谱影像进行图像分类，结合植被指数和最大类间方差法分割出土壤区域无人机高光谱影像，并提取土壤区域的光谱反射率作为无人机土壤光谱反射率，将其重采样为1m空间分辨率；所述植被指数包括归一化植被指数和差分化植被指数； 所述最大类间方差法，根据图像的灰度特性自适应确定分割阈值； S5：将所述地面成像高光谱数据与所述无人机土壤光谱反射率进行波段对齐，并基于所述地面成像高光谱数据计算波段校正系数，对所述无人机土壤光谱反射率进行校正，得到校正后的无人机高光谱反射率数据；所述波段对齐，采用三次样条插值和自然边界法，使所述地面成像高光谱数据与所述无人机土壤光谱反射率具有相同的波段波长范围和间隔； S6：基于所述土壤区域无人机高光谱影像与所述校正后的无人机高光谱反射率数据进行影像补足，将整个影像图像填充为完整、连续、校正后的无人机高光谱影像，输入至所述土壤有效磷预测模型中进行反演，得到所述区域的土壤有效磷反演分布图。

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