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龍圖騰網獲悉中國科學院南京土壤研究所;南京師范大學申請的專利一種去除游離鐵影響的紅壤有機質光譜反演方法及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119619047B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411749088.7，技術領域涉及：G01N21/3563；該發明授權一種去除游離鐵影響的紅壤有機質光譜反演方法及設備是由解憲麗;邱諾曦;管浪;李安波;趙玉國;殷彪設計研發完成，并于2024-12-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種去除游離鐵影響的紅壤有機質光譜反演方法及設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種去除游離鐵影響的紅壤有機質光譜反演方法及設備，方法包括：獲取土壤樣本數據，將有機質數據存入集合P，典型紅壤樣本的游離鐵含量數據存入F，紅壤調查樣本的光譜反射率數據存入H，典型紅壤樣本的光譜反射率數據存入D；根據集合H和集合D利用MODWT算法分解，得到紅壤調查樣本、典型紅壤樣本的分層離散細節系數集CH、CD；基于CD剔除噪音層得到有效層離散細節系數集C；分別計算C中每一元素與集合F、集合P的相關系數，篩選出特征波段集合CDG；從分層離散細節系數集CH中選擇位于特征波段上的細節系數CHG；構建預測模型，采用CHG進行訓練；采用訓練好的預測模型預測有機質含量。本發明可以消除游離氧化鐵影響且成本低、效率高。

本發明授權一種去除游離鐵影響的紅壤有機質光譜反演方法及設備在權利要求書中公布了：1.一種去除游離鐵影響的紅壤有機質光譜反演方法，其特征在于，包括： 1獲取若干紅壤調查樣本和典型紅壤樣本的樣本數據，所述紅壤調查樣本的樣本數據包括可見-短近紅外光譜反射率數據和有機質含量數據，所述典型紅壤樣本的樣本數據包括可見-短近紅外光譜反射率數據、游離鐵含量數據和有機質含量數據，將紅壤調查樣本和典型紅壤樣本的有機質數據存入集合P，典型紅壤樣本的游離鐵含量數據存入集合F，紅壤調查樣本的光譜反射率數據存入集合H，典型紅壤樣本的光譜反射率數據存入集合D； 2對集合H和集合D中光譜反射率數據，分別利用最大重疊離散小波MODWT算法分解，從而生成紅壤調查樣本光譜反射率數據的分層離散細節系數集CH和典型紅壤樣本光譜反射率數據的分層離散細節系數集CD； 3基于分層離散細節系數集CD，計算各層的多尺度熵，并根據相鄰層多尺度熵之差的大小確定噪音層，剔除噪音層得到有效層離散細節系數集C； 4分別計算有效層離散細節系數集C中每一元素與集合F、集合P的相關系數，篩選出有機質相關系數大于游離鐵相關系數的光譜波段，并去除其中游離鐵顯著相關的光譜波段，得到特征波段集合CDG； 5根據特征波段集合CDG，從分層離散細節系數集CH中選擇位于特征波段上的細節系數存入樣本集合CHG； 6構建紅壤調查樣本有機質預測模型，并將樣本集合CHG中的細節系數作為自變量，對應紅壤調查樣本的有機質含量作為因變量，對紅壤調查樣本有機質預測模型進行訓練； 7計算待估算的紅壤調查樣本的可見-短近紅外光譜反射率數據的細節系數，并輸入訓練好的紅壤調查樣本有機質預測模型，預測有機質含量； 其中，步驟3包括： 3-1設置波段尺度τ為不同值，對于分層離散細節系數集CD中每一高頻細節系數序列cdi2,j，按照下式進行不同波段尺度τ下的重標定： 式中，是細節系數序列cdi2,j波段尺度τ下重標定后得到的粗粒化序列中的第α個元素，cdi2,j,d表示cdi2,j中第u個光譜波段分量，M為典型紅壤樣本數量,t為分解層數； 3-2根據計算不同波段尺度τ下細節系數序列cdi2,j的樣本熵； 3-3根據不同波段尺度τ下高頻細節系數序列cdi2,j的樣本熵，計算高頻細節系數序列cdi2,j的多尺度熵； 3-4對于分層離散細節系數集CD，計算每兩個相鄰層的多尺度熵之差； 3-5若第x層和第x-1層的多尺度熵之差，均小于前x-1層的相鄰層多尺度熵之差，則將x到t層作為有效層，剩余層作為噪音層，將有效層的高頻細節系數序列，存入有效層離散細節系數集C＝{cdi2,j′|j′＝x,…,t}，其中，cdi2,j′表示第i2個典型紅壤樣本光譜反射率第j′層的高頻細節系數序列，t為分解層數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院南京土壤研究所;南京師范大學，其通訊地址為：210008 江蘇省南京市北京東路71號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。