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龍圖騰網獲悉中國農業大學申請的專利一種玉米葉片氮素含量檢測方法、系統、裝置、介質及產品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：CN120275306B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510724262.0，技術領域涉及：G01N21/25；該發明授權一種玉米葉片氮素含量檢測方法、系統、裝置、介質及產品是由仇瑞承;任怡;郭子迪;王慧婷;孫妮娜;張漫;李寒設計研發完成，并于2025-06-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種玉米葉片氮素含量檢測方法、系統、裝置、介質及產品在說明書摘要公布了：本申請公開一種玉米葉片氮素含量檢測方法、系統、裝置、介質及產品，涉及玉米葉片養分檢測技術領域，所述方法包括：獲取待測玉米葉片的檢測數據；檢測數據包括：檢測時段中各日期的多個特征波長下的葉片光譜數據、葉片含水率和環境數據，檢測時段包括起始檢測日期到當前檢測日期；將待測玉米葉片的檢測數據輸入至玉米葉片氮素含量檢測模型中，得到待測玉米葉片在當前檢測日期的氮素含量的檢測值；玉米葉片氮素含量檢測模型是對卷積神經網絡進行訓練得到的。本申請在實現無損檢測的同時，提高了檢測效率。

本發明授權一種玉米葉片氮素含量檢測方法、系統、裝置、介質及產品在權利要求書中公布了：1.一種玉米葉片氮素含量檢測方法，其特征在于，所述玉米葉片氮素含量檢測方法包括： 獲取待測玉米葉片的檢測數據；所述檢測數據包括：檢測時段中各日期的多個特征波長下的葉片光譜數據、葉片含水率和環境數據，所述檢測時段包括起始檢測日期到當前檢測日期； 將待測玉米葉片的檢測數據輸入至玉米葉片氮素含量檢測模型中，得到待測玉米葉片在當前檢測日期的氮素含量的檢測值；所述玉米葉片氮素含量檢測模型是對卷積神經網絡進行訓練得到的； 各特征波長的確定過程，包括： 獲取多個第一樣本玉米葉片的第一樣本數據；第一樣本數據包括：第一樣本時段中各日期的第一樣本自變量的實際值和第一當前樣本日期的氮素含量的實際值；第一樣本時段包括第一起始樣本日期到第一當前樣本日期；第一樣本自變量包括：葉片原始光譜數據、葉片含水率和環境數據，葉片原始光譜數據包括預設波段范圍內的各波長下的葉片光譜數據； 分別基于各第一樣本玉米葉片的第一樣本時段中各日期的第一樣本自變量的實際值，確定各第一樣本玉米葉片的篩選用自變量的實際值；包括： 將任一第一樣本玉米葉片確定為當前葉片； 基于當前葉片的第一樣本時段中各日期的葉片含水率的實際值，確定當前葉片的第一樣本時段中各日期的權重； 基于當前葉片的第一樣本時段中各日期的權重和葉片原始光譜數據的實際值，確定當前葉片的混合光譜數據的實際值；混合光譜數據計算公式為： ； ； 其中，為混合光譜數據；為第一樣本時段中日期的總數，即總天數；為第i天的葉片原始光譜數據；為第i天的權重；為第i天的葉片含水率； 利用多元散射校正-SG濾波方法，對當前葉片的混合光譜數據的實際值進行預處理，得到預處理后的混合光譜數據的實際值； 將當前葉片的預處理后的混合光譜數據的實際值，確定為當前葉片的篩選用自變量的實際值； 將所有第一樣本玉米葉片的篩選用自變量的實際值和第一當前樣本日期的氮素含量的實際值，確定為篩選用數據集； 初始化隨機森林模型； 基于篩選用數據集和隨機森林模型，對預設波段范圍內的各波長進行篩選，得到各特征波長； 特征波長個數為8個，分別對應933.92nm、1405.53nm、1408.81nm、1413.18nm、1416.46nm、1419.74nm、1519.03nm、1532.58nm。

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農業大學，其通訊地址為：100193 北京市海淀區圓明園西路2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”。