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龙图腾网获悉新疆鼎恒科技发展(集团)有限公司申请的专利一种基于多光谱遥感的土壤水盐动态监测与质量评估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：CN121208306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511717558.6，技术领域涉及：G01N33/24；该发明授权一种基于多光谱遥感的土壤水盐动态监测与质量评估方法是由罗健;郭永辉;王军;余游;胡月;付拥设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多光谱遥感的土壤水盐动态监测与质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多光谱遥感的土壤水盐动态监测与质量评估方法，涉及地质监测领域，该方法包括通过卫星遥感影像、无人机多光谱影像、地面样本和气象驱动数据，对观测光谱进行散射纠偏与粗糙度校正，得到土壤本征反射率、植被覆盖分量和盐结壳分量；结合热红外与红边波段信息建立水盐反演模型，反演多时相土壤体积含水率与表层盐分指数；通过引入气象条件与植被动态特征，构建水盐耦合偏微分方程与图时空约束模型，获得土壤含水量与盐分的连续时空分布；提取盐度、水分、植被响应及土壤健康指标，建立土壤质量综合评价模型，输出高风险斑块及治理优先顺序。本方法实现了土壤水盐的动态监测与质量分级评估，适用于盐碱地治理与生态修复。

本发明授权一种基于多光谱遥感的土壤水盐动态监测与质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多光谱遥感的土壤水盐动态监测与质量评估方法，其特征在于，包括： 获取多源多时相多光谱数据、地面样本数据和气象驱动数据；其中，所述多源多时相多光谱数据包括卫星遥感影像和无人机多光谱相机影像，所述地面样本数据包括体积含水率、表层与剖面电导率和电导率比值、土壤质地和容重，所述气象驱动数据包括降水量和蒸散量； 将所述多源多时相多光谱数据、所述地面样本数据和所述气象驱动数据在时空尺度上进行同化配准； 基于同化配准后的多时相多光谱数据和地面样本数据，构建土壤、植被和盐结壳三域光谱成分解混模型，对所述多时相多光谱数据中的观测光谱执行各向异性散射纠偏与粗糙度校正，得到土壤本征反射率、植被覆盖分量和盐结壳分量； 基于所述土壤本征反射率、所述植被覆盖分量和所述盐结壳分量，并结合卫星遥感数据中的热红外和红边波段信息，建立水盐反演模型，获取多时相土壤水盐反演结果； 将所述多时相土壤水盐反演结果作为观测输入，结合所述植被覆盖分量的时序变化和同化配准后的气象驱动数据，构建水盐耦合偏微分方程与图时空正则约束模型，通过物理域与数据域的联合优化，获得土壤含水量和盐分的连续时空分布场； 基于所述连续时空分布场，提取盐度特征指标和水分特征指标，基于所述植被覆盖分量的时序变化提取植被响应指标，基于所述土壤本征反射率确定的土壤健康指标； 基于所述盐度特征指标、所述水分特征指标、所述植被响应指标和所述土壤健康指标，构建土壤质量综合评价模型，对不同区域的土壤质量进行定量评分与分级，输出高风险斑块、热点迁移路径及治理优先顺序； 所述基于所述土壤本征反射率、所述植被覆盖分量和所述盐结壳分量，并结合所述卫星遥感数据中的热红外和红边波段信息，建立水盐反演模型，获取多时相土壤水盐反演结果，包括： 基于所述土壤本征反射率提取近红外与短波红外波段的光谱特征参数； 将所述光谱特征参数和所述卫星遥感数据中的热红外波段信息进行联合分析，计算地表温度特征量； 利用所述红边波段信息提取盐分敏感特征指数，并将所述盐结壳分量引入作为约束因子，以修正盐分反演中的光谱混叠误差； 将所述光谱特征参数、所述地表温度特征量和所述盐分敏感特征指数共同输入多指标协同反演模型，通过统计回归计算土壤体积含水率和表层盐分指数，生成初步反演结果； 对所述初步反演结果进行时间序列一致性校正，使相邻时相之间的水盐变化趋势保持物理连续性，从而得到所述多时相土壤水盐反演结果； 所述将所述多时相土壤水盐反演结果作为观测输入，结合所述植被覆盖分量的时序变化和同化配准后的气象驱动数据，构建水盐耦合偏微分方程与图时空正则约束模型，通过物理域与数据域的联合优化，获得土壤含水量和盐分的连续时空分布场，包括： 将所述多时相土壤水盐反演结果作为观测输入，结合所述植被覆盖分量的时序变化和同化配准后的气象驱动数据，将所述降水量作为入渗与补水边界条件，将所述蒸散量作为地表水分损失项，构建水盐耦合偏微分方程与图时空正则约束模型； 通过物理域与数据域的联合优化，获得在气象条件驱动下的土壤含水量和盐分的连续时空分布场。

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