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龙图腾网获悉中国科学院沈阳应用生态研究所申请的专利一种基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量评估方法及系统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：CN120009207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510470350.2，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量评估方法及系统是由周锋;何红波;张威;李玉珠;杨雅丽;邓芳博;袁磊;袁小伟;吕慧捷设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量评估方法及系统，涉及作物遥感分析技术领域，本发明采集光谱范围为400~1000nm的高光谱数据，并进行大气校正，划分出子波段并生成不同子波段的环境校正系数，基于最小二乘法构建各个子波段下光谱反射率与氮含量的函数关系式，确定各个子波段的光谱敏感度，并选择敏感度最高的五个波段作为敏感波段，通过环境校正系数对各个敏感波段的权重系数进行校正，生成改进加权光谱指数，最后，利用深度学习网络将改进加权光谱指数作为输入，训练氮含量预测模型，并通过高光谱数据及相关环境信息生成玉米叶片的氮含量预测值。

本发明授权一种基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量评估方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：选取多个已知氮含量的玉米叶片样本，并采集玉米叶片样本在400～1000nm光谱范围下的高光谱数据，并对高光谱数据进行大气校正以得到光谱反射率校正值，划分子波段，采集环境温度、土壤背景反射率和光照强度以计算不同子波段的环境校正系数； 步骤2：基于最小二乘法构建各个子波段下光谱反射率与氮含量的函数关系式，基于函数关系式确定各个子波段的光谱敏感度； 步骤3：选取光谱敏感度最高的五个波段作为敏感波段，确定各个敏感波段的权重系数，基于环境校正系数对权重系数进行校正，结合校正后的权重系数和光谱反射率校正值生成改进加权光谱指数； 生成改进加权光谱指数所依据的公式为： 其中，Wj表示第j个玉米叶片样本的改进加权光谱指数； 步骤4：构建深度学习网络，以改进加权光谱指数作为输入，玉米叶片氮含量为标签，训练氮含量预测模型； 步骤5：实时采集玉米叶片的高光谱数据、环境温度、土壤背景反射率和光照强度，按照上述步骤生成改进加权光谱指数并输入到氮含量预测模型中，生成玉米叶片的氮含量预测值； 生成环境校正系数所依据的公式为： 其中，EFCi表示第i个子波段的环境校正系数，i表示子波段的索引，T表示环境温度，Ti,0表示第i个子波段的标准环境温度，S表示土壤背景反射率，Si,0表示第i个子波段的标准土壤背景反射率，L表示光照强度，Li,0表示第i个子波段的标准光照强度，α、β、γ分别表示环境温度、土壤背景反射率和光照强度的权重系数，α+β+γ＝1，且β＞γ＞α； 基于所有玉米叶片样本的均值，生成该子波段的光谱敏感度，所依据的公式为： 其中，Qi表示第i个子波段的光谱敏感度，ai、bi分别表示第i个子波段的待拟合参数，Ri,j表示第j个玉米叶片样本在第i个子波段下的光谱反射率； 确定各个敏感波段的权重系数所依据的原理为： 其中，wn表示第n个敏感波段的权重系数，n表示敏感波段的索引，且n∈[1,5]，Qn表示第n个敏感波段的光谱敏感度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院沈阳应用生态研究所，其通讯地址为：110801 辽宁省沈阳市沈河区文化路72号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。