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龙图腾网恭喜上海市园林工程有限公司申请的专利一种湿地土壤微生物群落高光谱遥感监测方法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：CN114594054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202210165244.X，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种湿地土壤微生物群落高光谱遥感监测方法是由褚伟良;叶素芬;葛世玲;陈一;王俊;王佳设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种湿地土壤微生物群落高光谱遥感监测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种湿地土壤微生物群落高光谱遥感监测方法，计算高光谱影像数据和合成孔径雷达成像数据的像元差值，基于所述像元差值进行高光谱影像数据像元值的纠正，获取包含待检测区域的高光谱遥感影像；对所述高光谱遥感影像数据进行降维预处理，采用前四个主成分代表所述微生物群落的整幅高光谱遥感图像；利用可分离性指标M,得到高光谱遥感图像内具有微生物群落的区域与不具有微生物群落的区域的可分离度；将高光谱遥感图像内具有微生物群落的区域与不具有微生物群落的区域分离后，读取具有微生物群落的区域图像，对所述区域图像进行碎片分割；利用训练好的分类模型对碎片分割后得到的图像碎片进行分类，从而识别微生物群落。

本发明授权一种湿地土壤微生物群落高光谱遥感监测方法在权利要求书中公布了：1.一种湿地土壤微生物群落高光谱遥感监测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、计算高光谱影像数据和合成孔径雷达成像数据的像元差值，基于所述像元差值进行高光谱影像数据像元值的纠正，获取包含待检测区域的高光谱遥感影像；通过分别遍历高光谱影像数据和合成孔径雷达成像数据中的每一个数据，将最大值和最小值记录下来，并以最大值和最小值的差作为基数进行数据的归一化处理： 其中，公式1中的X为待归一化影像的像元值，Xmax为最大值，Xmin为像元最小值，SX'为归一化后的像元值；利用归一化后的合成孔径雷达成像数据与归一化后的高光谱影像数据进行像元差值计算，计算公式如下:TX'＝S2X'-S1X'2；其中，S2X'、S1X'分别代表高光谱影像数据和合成孔径雷达成像数据的归一化后的像元值，TX'代表高光谱影像数据和合成孔径雷达成像数据的像元差值；设置像元差值阈值Th,当TX'Th时，则在高光谱影像数据中剔除该像元值，当TX'≤Th时，则在高光谱影像数据中保留该像元值，从而获取包含待检测区域的高光谱遥感影像；S2、对所述高光谱遥感影像数据进行降维预处理，采用前四个主成分代表所述微生物群落的整幅高光谱遥感图像；对原高光谱影像各个波段的数据进行标准化，得到标准化图像矩阵Xc；计算标准化矩阵Xc的协方差矩阵Σc；求解协方差矩阵Σc的特征向量矩阵Ac，所述特征向量矩阵Ac按照特征值递减的规律从左向右排列；利用所述特征向量矩阵Ac对所述标准化图像矩阵Xc进行线性变换得到变换矩阵XP： 变换矩阵XP中第一行数据表示高光谱遥感影像图像的第一主成分，第二行数据表示高光谱遥感影像图像的第二主成分，以此类推；S3、利用可分离性指标M,得到高光谱遥感图像内具有微生物群落的区域与不具有微生物群落的区域的可分离度；可分离性指标M为: 式中:μpm为具有微生物群落的湿地土壤的反射率均值，ui，i＝1,2,…，n，分别为不具有微生物群落的湿地土壤内不同类型物体的反射率均值；δpm为具有微生物群落的湿地土壤的反射率标准差，δi,i＝1,2,…，n,分别为不具有微生物群落的湿地土壤内不同类型物体的反射率标准差；S4、将高光谱遥感图像内具有微生物群落的区域与不具有微生物群落的区域分离后，读取具有微生物群落的区域图像，对所述区域图像进行碎片分割；S5、利用训练好的分类模型对碎片分割后得到的图像碎片进行分类，从而识别微生物群落。

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