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龙图腾网获悉青岛太阳软件有限公司申请的专利一种融合航空遥感与空间测距信息的智慧农业大数据云服务监管平台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：CN119783992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510287119.X，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种融合航空遥感与空间测距信息的智慧农业大数据云服务监管平台是由薛清水;王群;薛嘉仪;王道琦;薛晓剑;赵俊秋;柳炳杰;李文君;王学设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合航空遥感与空间测距信息的智慧农业大数据云服务监管平台在说明书摘要公布了：本发明涉及空间测距技术领域，具体地说，涉及一种融合航空遥感与空间测距信息的智慧农业大数据云服务监管平台。其包括：数据采集单元基于多源采集模块获取农业数据；数据处理单元基于数据采集单元采集到的农业数据进行清洗、校正和匹配处理；数据分析单元基于数据处理单元处理后的农业数据，通过多方分析技术进行多方面的评估分析；存储管理单元基于数据分析单元的分析结果，通过云计算分布式存储技术管理和保护农业数据。本发明设计通过采用多方分析技术，对农业数据进行多维度评估和预测，为农业生产提供科学依据和智能决策支持；通过云计算分布式存储技术，实现大规模农业数据的快速存取、备份和共享，同时保障数据的安全性和隐私性。

本发明授权一种融合航空遥感与空间测距信息的智慧农业大数据云服务监管平台在权利要求书中公布了：1.一种融合航空遥感与空间测距信息的智慧农业大数据云服务监管平台，其特征在于，包括 数据采集单元（1），所述数据采集单元（1）基于多源采集模块（11）获取农业数据； 数据处理单元（2），所述数据处理单元（2）对基于数据采集单元（1）采集到的农业数据进行清洗、校正和匹配处理； 数据分析单元（3），所述数据分析单元（3）基于数据处理单元（2）处理后的农业数据，通过多方分析技术进行多方面的评估分析； 存储管理单元（4），所述存储管理单元（4）基于数据分析单元（3）的分析结果，通过云计算分布式存储技术管理和保护农业数据； 所述数据分析单元（3）通过多方分析技术进行多方面的评估分析的具体步骤为： 其中，多方分析技术包括作物生长动态模型、遥感影像机器学习算法和土壤质量评估方法； S6.1、结合农业数据，通过土壤质量评估方法对土壤质量进行评估分析； S6.2、通过遥感影像机器学习算法识别病虫害的发生区域和严重程度； S6.3、利用历史农业数据和实时农业数据构建作物生长动态模型，预测作物长势和产量；所述S6.3中，构建作物生长动态模型的具体过程为： 使用作物生长动态模型预测最终产量： ； 式中，表示预测产量；表示比例系数；表示偏移量；表示作物在时间的生长量； 其中，具体为： ； 式中，表示最大生长值；表示生长速率；表示达到半饱和值的时间； 考虑到土壤氧气浓度、温度、光照辐射亮度、土壤养分、土壤酸碱性和土壤湿度对作物生长有影响，因此引入土壤氧气浓度、温度、光照辐射亮度、土壤养分、土壤酸碱性和土壤湿度变量优化作物生长动态模型： ； 式中，表示优化后的预测产量，表示引入土壤氧气浓度、温度、光照辐射亮度、土壤养分、土壤酸碱性和土壤湿度的作物在时间的生长量；表示受土壤氧气浓度、温度和土壤养分影响的比例系数；表示受土壤养分和土壤酸碱性影响的偏移量； 其中，为： ； 式中，表示受土壤氧气浓度、光照辐射亮度、土壤养分和土壤湿度影响的最大生长值；表示受土壤氧气浓度、温度和土壤酸碱性影响的生长速率；表示土壤氧气浓度；表示温度；表示土壤酸碱性；表示土壤湿度； 并考虑到病虫害覆盖面积对作物的最大生长值和生长速率有抑制作用，引入病虫害覆盖面积优化作物生长动态模型： ； 式中，表示最终预测产量；表示病虫害对产量的抑制系数；表示引入病虫害覆盖面积后再次优化的生长量； 其中，为： ； 式中，表示病虫害对最大生长值的抑制系数；表示病虫害对生长速率的抑制系数； 考虑到产量受到多阶段累积效应影响，因此引入多阶段累积效应优化作物生长动态模型： ； 式中，表示引入土壤氧气浓度、温度、光照辐射亮度、土壤养分、土壤酸碱性影响、土壤湿度和多阶段累积效应的预测产量；表示分蘖期的生长量；表示开花期的生长量；表示灌浆期的生长量； 使用均方根误差评估模型预测精度： ； 式中，表示均方根误差；表示实际观测值；表示模型预测值；表示样本数量；表示样本索引变量。

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