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[发明专利]一种非土壤有机质的去除方法及其应用-CN201310577222.5有效
发明人：王薇;袁亮;李子双 -专利权人：德州市农业科学研究院
申请日： 2013-11-19 - 公布日： 2014-02-19 - 主分类号： G01N1/34 文献下载
摘要：本发明提供了一种非土壤有机质的去除方法，该方法主要步骤如下：土样的制备、分离液的配制与分离。采用本发明所述非土壤有机质的去除方法，测定土壤中的有机质，主要包括如下步骤：混合烘干物质中残留ZnCl2的测定、土壤中有机质的测定。本发明所述非土壤有机质去除方法适用于高有机肥力土壤有机质的准确测定。本发明通过将非土壤有机质和土壤有机质的有效分离，可得到更加真实可靠的土壤有机质数据，为土壤有机肥力的研究提供一种测试方法，有利于我国土壤有机肥力的提升。另外，本方法在去除非土壤有机质的同时，在溶液中保留了可溶性土壤有机质，测定结果更准确。
一种土壤有机质去除方法及其应用

[发明专利]一种基于辅助信息的土壤有机质预测方法-CN202211371260.0在审
发明人：杨烁楠;胡宜敏;史杨;张永恒;金洲;王雪 -专利权人：中科合肥智慧农业协同创新研究院
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G01N33/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于辅助信息的土壤有机质预测方法，包括：对采样点进行土壤采集，进行汇总后得到样本集；选择与土壤有机质含量呈现显著线性相关关系的环境协变量作为辅助信息参与模型构建；将样本集划分为训练集和验证集；建立土壤有机质预测模型，判断土壤有机质预测模型的精度，进行精度调整，土壤有机质预测模型输出土壤有机质预测值；将得到的土壤有机质预测值进行提取，进行点到面的转化，得到待预测区域的土壤有机质预测图。本发明通过综合考虑土壤有机质的空间自相关性及其与环境因子间的非线性关系，提高土壤有机质的预测精度，通过使用高分辨率的图像对小尺度的土壤有机质进行制图，提高预测精度，将有助于土壤精准管理。
一种基于辅助信息土壤有机质预测方法

[发明专利]一种牛-玉米循环农业中土壤有机质积累预测方法-CN202310666657.0有效
发明人：杨心宇;林楠;陈霄 -专利权人：吉林农业大学
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种牛‑玉米循环农业中土壤有机质积累预测方法，涉及土壤有机质预测技术领域，解决现有土壤有机质测量方法存在测量误差以及由于其他物质干扰影响其测量稳定性等问题。本发明方法包括：根据牛‑玉米循环模式构建生产要素之间的关联，确定系统边界；基于快速预测土壤有机质沉积问题分析各生产要素之间的有机质流动，建立要素之间有机质流动的函数关系；整合函数关系构建土壤有机质预测模型，该模型基于种植养殖规模实现了对土壤有机质的快速预测。本发明为改善农田土壤，优化循环农业种植养殖资源规模结构，提供数据支撑。
种牛玉米循环农业土壤有机质积累预测方法

[发明专利]一种土壤有机质稳定剂及其应用-CN202011039994.X有效
发明人：蒋新宇;程炯;刘平 -专利权人：广东省科学院生态环境与土壤研究所
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： C09K17/40 文献下载
摘要：本发明涉及土壤改良技术领域，公开了一种土壤有机质稳定剂及其应用。该土壤有机质稳定剂，包括矿物、氨基酸粉、秸秆。一种提高土壤有机质稳定性的方法，包括如下步骤：(1)将矿物、氨基酸粉、秸秆施加至土壤耕作层中；(2)调控土壤水分至田间持水量的65％～75％，翻耕1～4次。本发明提供的土壤有机质稳定剂及提高土壤有机质稳定性的方法可以通过矿物促进矿物结合态有机质的生成；通过氨基酸粉提高土壤团聚体(尤其是大团聚体和小团聚体)的比例；通过秸秆腐解产物促进土壤团粒结构的形成；从而提升土壤有机质的稳定性
一种土壤有机质稳定剂及其应用

[发明专利]一种基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法-CN202210757738.7在审
发明人：张珍明;罗文敏;张家春;贺红早;刘盈盈;牟桂婷;吴先亮 -专利权人：贵州大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法，所述土壤有机质含量空间预测评估方法具体包括：土壤样品数据的采集和预处理、图像选择和预处理、光谱指数的构建、基于分区算法的土壤有机质估算模型构建该基于分区算法的土壤有机质含量空间预测评估方法提出了一种基于不同时期裸土合成图像的光谱特征，利用土壤实测样本训练，得到光谱特征与土壤有机质含量关系的森林回归模型，并据此绘制区域高空间分辨率的土壤有机质含量的制图方法本发明利用分区算法避免数据不足和区域微环境差异造成的预测误差，提高了土壤有机质含量预测精度。此外，分区算法加速了图像光谱信息处理响应时间，大幅提高了计算速度，降低了时间成本。
一种基于分区算法土壤有机质含量空间预测评估方法

[发明专利]一种结合机器学习和地统计的土壤有机质遥感制图方法-CN202111437930.X在审
发明人：李振旺;杜昌文 -专利权人：中国科学院南京土壤研究所
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明属于土壤遥感制图和精准农业技术领域，公开了一种结合机器学习和地统计的土壤有机质遥感制图方法，在GEE遥感云平台上获取DEM、光学和雷达遥感数据，经过数学变化和处理获取特征变量；提取采样点对应的特征变量信息，对样本参数集开展探索性数据分析筛选模型输入变量；将样本集进行划分，建立土壤有机质反演机器学习模型并开展初步制图；然后计算土壤有机质实测数据与预测数据的残差，并以此为主变量，以特征变量的主成分为协变量，利用地统计方法预测土壤有机质残差空间分布图；将其与机器学习模型预测的土壤有机质图进行相加，得到最终的土壤有机质预测图；同时对结果进行验证。本发明可对土壤有机质进行精细和准确制图。
一种结合机器学习统计土壤有机质遥感制图方法

[发明专利]土壤有机质的预测方法和设备-CN201710865008.8在审
发明人：胡月明;宋英强;刘轶伦;苏辉跃 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2017-09-22 - 公布日： 2018-03-30 - 主分类号： G01N33/24 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种土壤有机质的预测方法，包括处理器从存储器获取目标区域中被测位置的与土壤有机质相关联的辅助变量数据，其中存储器存储有目标区域中各个位置的辅助变量数据；处理器将被测位置的辅助变量数据作为预先建立的极限学习机ELM模型的输入值计算得到被测位置的土壤有机质预测值。处理器从存储器获取被测位置的对应残差普通克里格插值，将被测位置的土壤有机质预测值与对应的残差普通克里格插值叠加求和得到被测位置的土壤有机质预测修正值。相应地，还公开了一种预测土壤有机质的设备。通过本发明实施例，可以提高土壤有机质的预测精度。
土壤有机质预测方法设备

[发明专利]一种土壤分级和改良方法-CN201510916995.0在审
发明人：周优良;曾荣;王莉玮;何为媛;王正奎;易庭辉;席仲伟;张鹏程;陈天国;谢玲;贾荠 -专利权人：重庆市农业环境监测站
申请日： 2015-12-11 - 公布日： 2016-04-06 - 主分类号： A01B77/00 文献下载
摘要：一种土壤分级方法，采用土壤有机质总量TOM和有机质活度α为参数对土壤进行分级，α=AOM/TOM，TOM为土壤有机质总量，AOM为土壤活性有机质含量。本发明以土壤有机质总量TOM结合有机质活度α对土壤进行分级，能够较为准确的反映土壤的质量变化和养分的转化速率，为科学确定有机肥用量和施用方法提供了依据，同时采用本发明土壤改良方法，有效提高了土壤有机质含量和活性，使土壤整体状况有明显的改善，越是状况差的土壤改善的效果越显著，增产可高达30.50%。
一种土壤分级改良方法

[发明专利]一种北疆灰漠土土壤有机质含量的遥感监测方法-CN201610597972.2在审
发明人：王琼;宋庆平;窦中江;陈兵;高飞;杨秀春;肖春华;戴建国;王方永;苗新明 -专利权人：新疆农垦科学院
申请日： 2016-07-26 - 公布日： 2016-12-07 - 主分类号： G01N21/35 文献下载
摘要：一种北疆灰漠土土壤有机质含量的遥感监测方法，选择裸土期土壤的Landset8 OLI数据，并对其进行辐射校正、大气校正得到裸土光谱反射率数值，分别计算不同有机质含量土壤的光谱反射率值，获得可见光和近红外波段范围对灰漠土土壤有机质敏感的反射光谱参数，利用这些参数进行反演得到土壤有机质空间布局图。本发明利用新型卫星光谱数据对北疆灰漠土有机质含量进行大范围快速监测的方法，监测精度在70％以上，显著提高了卫星数据对大范围灰漠土土壤有机质遥感监测的精度，能够满足新疆北部对农田土壤有机质含量监测的需要。
一种北疆灰漠土土壤有机质含量遥感监测方法

[发明专利]基于改进Hapke模型的土壤有机质含量的估测方法-CN202310840627.7在审
发明人：袁静;颜昌翔;于博;马超然;徐嘉蔚 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明涉及土壤有机质含量估测技术领域，尤其涉及一种基于改进Hapke模型的土壤有机质含量的估测方法，具体包括如下步骤：S1、采集土壤样本，通过对土壤样本进行光谱测量，获得土壤样本的反射率光谱数据；S2、基于反射率光谱数据构建携带土壤有机质含量信息的改进Hapke模型，获得转换反射率；S3、利用转换反射率构建三维光谱指数；S4、利用三维光谱指数构建线性回归方程，通过线性回归方程估测土壤有机质含量。本发明能够降低土壤有机质含量估测过程中模型校准的复杂度，构建具有明确物理意义的三维光谱指数，具有对土壤有机质含量进行快速估测、高精度估测的良好效果。
基于改进 hapke 模型土壤有机质含量估测方法

[发明专利]土壤有机质阈值的测量方法-CN200910071741.8无效
发明人：宋春雨;张兴义;隋跃宇 -专利权人：中国科学院东北地理与农业生态研究所
申请日： 2009-04-08 - 公布日： 2009-09-02 - 主分类号： G01N33/24 文献下载
摘要：土壤有机质阈值的测量方法，它涉及一种有机质阈值的测量方法。本发明解决了现有方法测量土壤有机质阈值时无法确定影响产量的因素是有机质还是环境和气候的问题。方法如下：普查某土类的有机质范围；建立实验场地；按普查结果选择五个有机质含量梯度的土壤进行移土；施肥；种植；统计分析得出土壤有机质阈值。本发明方法剔出了环境因素的影响，统计分析得出的土壤有机质阈值精确度高。本发明方法简单、易操作。
土壤有机质阈值测量方法

[发明专利]一种土壤有机质空间分布预测方法、系统及电子设备-CN202310707812.9在审
发明人：李守江;吴小波;董广峰;陈亮;韩春晓;敖园园;刘景森;徐精文;高雪松;胡剑锋 -专利权人：国投新疆罗布泊钾盐有限责任公司
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开一种土壤有机质空间分布预测方法、系统及电子设备，涉及有机质分布预测技术领域。本发明基于土壤发生学原理和随机森林算法确定土壤环境因子的重要程度，以筛选得到与土壤有机质相关程度最高的土壤环境因子，然后，基于深度学习模型实现地块边界的提取，以及每个地块图斑的土壤有机质含量的确定，进而精确生成待预测区域的土壤有机质空间分布
一种土壤有机质空间分布预测方法系统电子设备

[发明专利]土壤有机质预测方法、装置、设备及存储介质-CN202111627382.7在审
发明人：李丹;王重洋;陈水森;姜浩;贾凯;秦伯雄;陈金月 -专利权人：广东省科学院广州地理研究所
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明涉及土壤有机质分析领域，特别涉及一种土壤有机质预测方法，所述方法包括：获取目标区域的土壤的反射光谱数据以及有机质含量数据，其中，所述反射光谱数据包括若干个波长范围的反射光谱曲线；从所述反射光谱数据中提取目标波长范围的反射光谱曲线，根据所述反射光谱数据以及有机质含量数据，计算所述目标波长范围的反射光谱曲线的光谱区间面积数据；根据所述目标区域的土壤的有机质含量数据以及光谱区间面积数据，构建土壤有机质预测模型，对所述土壤有机质预测模型进行精度评价；响应于预测指令，所述预测指令包括待预测区域的土壤的反射光谱数据，根据所述待预测区域的土壤的反射光谱数据以及土壤有机质预测模型，获取所述待预测区域的土壤的有机质含量数据。
土壤有机质预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于特征选择算法的土壤有机质估算方法及系统-CN202210757043.9在审
发明人：罗文敏;张珍明;张家春;贺红早;刘盈盈;牟桂婷;吴先亮 -专利权人：贵州省生物研究所
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征选择算法的土壤有机质估算方法及系统，所述土壤有机质估算方法包括以下步骤，步骤（A）土壤样品数据的采集和预处理，步骤（B）图像选择和预处理，步骤（C）光谱指数的构建，步骤（D）基于特征选择算法的土壤有机质估算模型构建该基于特征选择算法的土壤有机质估算方法及系统，利用谷歌地球引擎平台强大的数据处理能力和充足的卫星图像数据，并采用土壤样本训练方法，得到随机森林回归模型，使用特征选择算法对不同时期合成图像的全部光谱特征进行分析，并据此绘制出大尺度、高分辨率的土壤有机质空间分布图，能够选择出低噪声、强相关、无冗余的特征子集，提高区域土壤有机质含量的估算精度和制图速度。
一种基于特征选择算法土壤有机质估算方法系统

[发明专利]基于地面高光谱的土壤有机质含量定量反演方法-CN201910718391.3在审
发明人：常睿春;王建华;郭科;李一平 -专利权人：北京绿土科技有限公司;成都理工大学
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了基于地面高光谱的土壤有机质含量定量反演方法，包括以下步骤：步骤1、采集土壤样品；步骤2、采用地物光谱仪采集土壤样品的高光谱数据，并采用平滑曲线方法进行去噪预处理；步骤3、对土壤样品的有机质含量进行化学测试分析，以获得对应土壤样本有机质含量数据；步骤4、将经过预处理的土壤高光谱曲线数据与化学测试分析后的土壤有机质化学分析数据进行相关性分析，选择相关性系数较大的前若干个反射率光谱作为特征光谱；步骤5、将高光谱数据中的特征光谱采用动态参数多元回归法得到土壤有机质拟合模型，用以拟合整个区域的土壤有机质含量。本发明应用时，能快速的分析土壤有机质含量，低成本，且能提升分析精度。
土壤有机质土壤样品预处理高光谱数据有机质含量化学测试特征光谱分析高光谱反演高光谱曲线数据采集化学分析数据地物光谱仪多元回归法反射率光谱动态参数拟合模型平滑曲线土壤样本整个区域低成本拟合去噪土壤应用

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