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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种联合GF-5遥感影像与地面土壤高光谱的重金属含量定量反演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：CN119693798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411805959.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种联合GF-5遥感影像与地面土壤高光谱的重金属含量定量反演方法及系统是由胡琳;胡建开;杞应涛;李杰;郭凯;甘淑;袁希平设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联合GF-5遥感影像与地面土壤高光谱的重金属含量定量反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明是一种联合GF‑5遥感影像与地面土壤高光谱的重金属含量定量反演方法及系统，包括：基于GF‑5遥感影像的归一化植被指数值，获得裸土影像，并对裸土影像进行DS校正以及一阶导数光谱变换；获得采样点的地面高光谱反射率数据、土壤重金属含量以及遥感影像高光谱反射率数据；对遥感影像高光谱反射率数据进行DS校正以及一阶导数光谱变换；通过Boruta算法筛选一阶导数光谱变换后的遥感影像高光谱反射率数据，并结合土壤重金属含量，构建重金属反演模型；基于重金属反演模型对一阶导数光谱变换后的裸土影像进行预测，获得重金属含量污染空间分布图。本发明可以快速、准确地监测大范围的土壤重金属污染情况，为生态修复提供基础。

本发明授权一种联合GF-5遥感影像与地面土壤高光谱的重金属含量定量反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种联合GF-5遥感影像与地面土壤高光谱的重金属含量定量反演方法，其特征在于，包括以下步骤：采集预设采样点的土壤样本，并下载所述采样点的GF-5遥感影像；基于所述GF-5遥感影像的归一化植被指数值，获得裸土影像，并对所述裸土影像进行DS校正以及一阶导数光谱变换，获得一阶导数光谱变换后的裸土影像；基于所述土壤样本，获得采样点的地面高光谱反射率数据、土壤重金属含量以及GF-5遥感影像高光谱反射率数据；以地面高光谱反射率数据为标准，对所述GF-5遥感影像高光谱反射率数据进行DS校正，并对DS校正后的GF-5遥感影像高光谱反射率数据进行一阶导数光谱变换；通过Boruta算法筛选一阶导数光谱变换后的GF-5遥感影像高光谱反射率数据，并结合土壤重金属含量，构建重金属反演模型；通过Boruta算法筛选一阶导数光谱变换后的GF-5遥感影像高光谱反射率数据的方法包括：将一阶导数光谱变换后的GF-5遥感影像高光谱反射率数据作为原始特征进行随机打乱，获得影子特征；基于所述影子特征以及所述原始特征，构建并训练随机森林模型；基于训练好的随机森林模型，分别计算并比较所述原始特征以及所述影子特征的重要性得分，当所述重要性得分的比较结果满足预设要求时，获得作为重要特征的高光谱特征波段；构建重金属反演模型的方法包括：将所述高光谱特征波段作为自变量，土壤重金属含量作为因变量输入XGBoost模型中，构建基于XGBoost的重金属反演模型；XGBoost模型的构建方法包括：基于土壤重金属含量实际值以及决策树预测的土壤重金属含量预测值，建立损失函数；基于所述损失函数以及对决策树的正则化项，获得XGBoost模型的目标函数；使用基于梯度提升的二阶泰勒展开对所述损失函数进行近似，获得所述目标函数的近似；基于所述目标函数的近似，计算所述正则化项中决策树叶子节点的最佳权重，并基于所述最佳权重，计算叶子节点分裂增益，获得最佳分裂点，完成XGBoost模型的构建；基于所述重金属反演模型对一阶导数光谱变换后的裸土影像进行预测，获得重金属含量污染空间分布图，完成重金属含量定量反演。

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