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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利用于土壤微观结构数据集构建的方法与装置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：CN121353598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511922425.2，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权用于土壤微观结构数据集构建的方法与装置是由杨晓帆;段环宇;李雪莹设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于土壤微观结构数据集构建的方法与装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于土壤微观结构数据集构建的方法与装置，涉及土地资源及环境技术领域，方法包括：采用XCT扫描土壤样品，获取扫描图像；基于扫描数据生成土壤三维微观结构图像；提取土壤三维微观结构图像中的土壤孔隙结构，基于土壤孔隙结构，进行孔喉分析计算土壤孔隙相关参数，并对土壤孔隙结构进行网络分析，生成土壤孔隙结构的网络分析相关参数；根据土壤孔隙结构，确定土壤渗透率；基于土壤三维微观结构生成二维图像堆栈，基于二维图像堆栈计算得到土壤形态学参数与土壤有机质含量。本发明通过XCT扫描获取土壤三维微观结构，基于土壤三维微观结构生成土壤微观结构数据集，与传统的土壤结构研究方法相比具有无损检测、分辨率高等特点。

本发明授权用于土壤微观结构数据集构建的方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种用于土壤微观结构数据集构建的方法，其特征在于，所述方法包括： 采用X射线计算机断层扫描设备扫描土壤样品，对土壤样品进行三维重建，获取扫描数据； 将所述扫描数据导入图像处理软件，进行阈值分割和RGB渲染，生成土壤三维微观结构图像； 提取所述土壤三维微观结构图像中的土壤孔隙结构，建立土壤孔隙结构的球棍模型，对所述球棍模型进行孔喉分析，生成孔喉分析相关参数，并根据所述孔喉分析相关参数进行网络分析，生成土壤孔隙结构的网络分析相关参数； 根据所述孔喉分析相关参数，生成STL格式的网格文件，根据所述网格文件对土壤水分迁移过程进行数值模拟，确定土壤渗透率； 基于所述土壤三维微观结构图像生成二维图像堆栈，对所述二维图像堆栈进行二值化操作，得到固体和孔隙两相，基于所述固体和孔隙两相确定土壤形态学参数，以及基于所述二维图像堆栈通过机器学习识别土壤有机质，生成土壤有机质含量； 根据所述土壤三维微观结构图像、孔喉分析相关参数、网络分析相关参数、土壤渗透率、土壤形态学参数及土壤有机质含量构建土壤微观结构数据集； 所述网络分析相关参数包括聚类系数、平均距离、平均度数和节点中心性，其中，根据公式1确定所述聚类系数： 公式1：， 其中为聚类系数，为直接与节点i相连的节点与节点i之间的连接方式数量，2为所述节点之间的连接方式数量，为网络中孔隙节点的总数，所述聚类系数的取值范围为0到1，N为参与计算聚类系数时所涉及的孔隙节点数量； 根据公式2确定所述平均距离： 公式2：， 其中为平均距离，为节点和节点之间的最短距离，通过迪杰斯特拉算法来搜索任意节点对之间的最短路径来确定，M为孔隙节点的集合； 根据公式3确定平均度数： 公式3：， 其中，为平均度数，是孔隙网络中喉道的数量，为网络中孔隙节点的总数； 根据公式4确定孔隙节点的节点中心性： 公式4：， 其中，NBC为孔隙节点的节点中心性，表示从节点到节点的路径的总数，为从节点到节点的路径中经过节点的路径的数量。

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