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龍圖騰網(wǎng)獲悉安徽大學(xué)申請的專利基于CARS-Ridge算法融合新型指數(shù)的小麥赤霉病識(shí)別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117132853B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202310631473.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/80；該發(fā)明授權(quán)基于CARS-Ridge算法融合新型指數(shù)的小麥赤霉病識(shí)別方法是由黃林生;張寒蘇;黃文江;趙晉陵;雷雨;阮超;蘆奇寶;尚俊呈;孔繁楚設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-05-31向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于CARS-Ridge算法融合新型指數(shù)的小麥赤霉病識(shí)別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于CARS?Ridge算法融合新型指數(shù)的小麥赤霉病識(shí)別方法，包括：獲得小麥赤霉病冠層高光譜數(shù)據(jù)；通過CARS、PCA和SPA三種算法對獲取的小麥赤霉病冠層高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維；通過RF、PLSR和Ridge三種算法進(jìn)行建模，得到9個(gè)小麥赤霉病識(shí)別模型；通過對9個(gè)小麥赤霉病識(shí)別模型的結(jié)果進(jìn)行十折交叉驗(yàn)證，確定最優(yōu)模型；構(gòu)建兩個(gè)新型指數(shù)；將新型指數(shù)與最優(yōu)模型進(jìn)行融合，得到最優(yōu)小麥赤霉病識(shí)別模型。本發(fā)明通過數(shù)據(jù)降維并結(jié)合新型指數(shù)構(gòu)建評(píng)價(jià)了高光譜數(shù)據(jù)在小麥赤霉病識(shí)別中的應(yīng)用潛力，提出了CARS?Ridge算法和新型指數(shù)的開發(fā)，確定了最準(zhǔn)確的小麥赤霉病識(shí)別模型，即最優(yōu)小麥赤霉病識(shí)別模型；大大提高了現(xiàn)有病害反演的精度，克服了小麥赤霉病識(shí)別不準(zhǔn)確的缺陷。

本發(fā)明授權(quán)基于CARS-Ridge算法融合新型指數(shù)的小麥赤霉病識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于CARS-Ridge算法融合新型指數(shù)的小麥赤霉病識(shí)別方法，其特征在于：該方法包括下列順序的步驟： 1獲取數(shù)據(jù)：獲得小麥赤霉病冠層高光譜數(shù)據(jù)，同時(shí)對各個(gè)樣方的發(fā)病率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)； 2進(jìn)行數(shù)據(jù)降維：通過CARS、PCA和SPA三種算法對獲取的小麥赤霉病冠層高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，得到三種不同的特征集； 3進(jìn)行建模：通過RF、PLSR和Ridge三種算法進(jìn)行建模，得到CARS-RF、CARS-PLSR、CARS-Ridge、PCA-RF、PCA-PLSR、PCA-Ridge、SPA-RF、SPA-PLSR和SPA-Ridge共9個(gè)小麥赤霉病識(shí)別模型； 4確定最優(yōu)模型：通過對9個(gè)小麥赤霉病識(shí)別模型的結(jié)果進(jìn)行十折交叉驗(yàn)證，確定最優(yōu)模型； 5開發(fā)新型指數(shù)：以12個(gè)植被指數(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建兩個(gè)新型指數(shù)即WFItwo和WFIthree； 6構(gòu)建最優(yōu)小麥赤霉病識(shí)別模型：將新型指數(shù)與最優(yōu)模型進(jìn)行融合，得到最優(yōu)小麥赤霉病識(shí)別模型； 所述步驟5具體包括以下步驟： 5a首先根據(jù)Pearson相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式計(jì)算全光譜波段與樣方中發(fā)病小麥穗數(shù)占調(diào)查總穗數(shù)的比例DER的相關(guān)性，相關(guān)性的結(jié)果在0至1之間，選定固定閾值對波段進(jìn)行劃分，相關(guān)系數(shù)大于0.7的波長被選擇作為初選波長；假設(shè)x1,y1,x2,y2,…,xn,yn分別表示兩個(gè)變量X和Y的取值，n為樣本數(shù)量，Pearson相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式為： 式中，R為Pearson相關(guān)系數(shù)，xi和yi分別表示第i個(gè)自變量和因變量； 是協(xié)方差，它度量變量X和Y之間的相關(guān)性，和分別是樣本的均值，即： 5b根據(jù)Pearson相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式計(jì)算植被指數(shù)與樣方中發(fā)病小麥穗數(shù)占調(diào)查總穗數(shù)的比例DER的相關(guān)性，同樣按照閾值劃分選取與DER相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.7以上的植被指數(shù)做為初選植被指數(shù)；所述12個(gè)植被指數(shù)為敏感色素指數(shù)SIPI、花青素反射指數(shù)ARI、轉(zhuǎn)化葉綠素吸收反射指數(shù)TCARI、改良葉綠素吸收比指數(shù)MCARI、歸一化差分植被指數(shù)NDVI、修正簡單比值指數(shù)MSR、比值植被結(jié)構(gòu)指數(shù)RVSI、植物衰老反射指數(shù)PSRI、三角植被指數(shù)TVI和氮反射指數(shù)NRI、光化學(xué)反射指數(shù)PRI和生理反射指數(shù)PHRI； 5c根據(jù)Pearson相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式計(jì)算初選波長與初選植被指數(shù)的相關(guān)性，采用閾值劃分，將與初選植被指數(shù)之間相關(guān)系數(shù)大于0.7的初選波長進(jìn)一步分割，最終保留下來的波長用來構(gòu)建兩種新型指數(shù)WFItwo和WFIthree： 其中，R687、R659和R760是最終保留下來的波長。

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