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龙图腾网恭喜天芯(珠海)芯片科技有限公司;湖南扬依智能科技有限公司申请的专利一种基于雷达探测的高精度土壤三维测绘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：CN119355719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411909468.2，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种基于雷达探测的高精度土壤三维测绘方法是由杨林;谢东亮;李晶华设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于雷达探测的高精度土壤三维测绘方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于雷达探测的高精度土壤三维测绘方法，通过对目标区域土壤进行雷达数据采集，所述雷达数据包括通过激光雷达采集的三维激光点云数据和通过地面探测雷达采集的二维地面雷达数据，通过端到端训练的语义分割网络，从所述三维激光点云数据中分离出地面点，并建模数字地面模型，通过滤波算法将所述二维地面雷达数据与所述三维激光点云数据进行匹配和配准，生成三维土壤可视化模型，从所述三维土壤可视化模型中提取土壤属性参数，并生成用于反映所述目标区域土壤理化特性空间分布的专题图。本发明通过多维度、多尺度、多时相土壤信息的精准获取与融合表达，能较好地提升土壤测绘的精度、可靠性和综合应用价值。

本发明授权一种基于雷达探测的高精度土壤三维测绘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于雷达探测的高精度土壤三维测绘方法，其特征在于，包括：对目标区域土壤进行雷达数据采集，所述雷达数据包括通过激光雷达采集的三维激光点云数据和通过地面探测雷达采集的二维地面雷达数据；通过端到端训练的语义分割网络，从所述三维激光点云数据中分离出地面点，并建模数字地面模型，所述端到端训练采用随机梯度下降优化算法，并通过包括学习率衰减和早停策略防止过拟合，所述端到端训练包括以下几个阶段：训练数据准备阶段、训练阶段、前向推理阶段、预测结果后处理阶段；通过滤波算法将所述二维地面雷达数据与所述三维激光点云数据进行匹配和配准，生成三维土壤可视化模型，所述匹配和配准过程包括三维投影、状态估计以及深度关联；从所述三维土壤可视化模型中提取土壤属性参数，并生成用于反映所述目标区域土壤理化特性空间分布的专题图；所述三维投影，是将所述二维地面雷达数据转换至与所述三维激光点云数据的三维坐标系下，针对每一条所述地面探测雷达测线，通过扩展卡尔曼滤波建立所述地面探测雷达的采样点与所述数字地面模型的映射关系，估计所述采样点的真实位置，作为估计位置，并用所述估计位置更新所述三维坐标；所述将所述二维地面雷达数据转换至与所述三维激光点云数据的三维坐标系下，具体如下：设第条所述地面探测雷达测线起止点坐标分别为和，则测线上任一采样点的三维坐标表示为：，，，其中，为采样点序号，；为第条测线的采样点总数；为通过双线性插值从所述数字地面模型中获取的在位置处的地面高程值；将所有采样点的三维坐标和振幅值记为，其中为所述地面探测雷达信号振幅，分别为第个采样点的三维坐标；对估计位置后的所述地面探测雷达的采样点进行体素化，通过将GPR振幅值代入土壤属性参数反演模型，估算每个三维体素网格的介电常数和含水量，对反演得到的土壤属性参数，在体素化后的所述三维体素网格中进行克里金插值计算，形成规则三维体素网格数据，将所述规则三维体素网格数据通过GIS平台进行可视化表达，生成反映土壤质地、容重、孔隙度属性平面分布的专题图。

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天芯(珠海)芯片科技有限公司;湖南扬依智能科技有限公司，其通讯地址为：519000 广东省珠海市珠海市高新区唐家湾镇盛兴巷59号101；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”。