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龙图腾网获悉凉山彝族自治州农业科学研究院;凉山州数字农业研究院申请的专利基于大数据分析的多作物套种的种植方案确定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：CN120046816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510526104.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于大数据分析的多作物套种的种植方案确定方法及系统是由夏江文;王岭波;张敏;牛兴国;单会霖;王燕;胡玲;马海小梅;叶江红;黄修芬;谢兴武;潘韬;付立会;候誉芬;王云梅;陈超;王宗洪;曹吉祥设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的多作物套种的种植方案确定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于大数据分析的多作物套种的种植方案确定方法及系统，涉及数字农业技术领域，包括获取第一信息，第一信息包括花椒‑马铃薯种植的土壤数据、气象数据、作物生长数据和田间管理数据；基于第一信息对作物生长关键影响因素进行筛选，并将筛选后的数据进行降维处理，基于降维后的花椒‑马铃薯生长数据特征集建立得到花椒‑马铃薯的作物互作关系模型；基于作物互作关系模型优化预设的多个种植方案的空间分布模式，推导得到花椒‑马铃薯套种的初步种植方案；基于花椒‑马铃薯套种的初步种植方案建立生长动态变化模型，并对作物生长曲线进行优化调整。本发明能够提高作物产量和质量、优化水肥利用效率、增强种植模式的可扩展性。

本发明授权基于大数据分析的多作物套种的种植方案确定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的多作物套种的种植方案确定方法，其特征在于，包括： 获取第一信息，所述第一信息包括花椒-马铃薯种植的土壤数据、气象数据、作物生长数据和田间管理数据； 基于所述第一信息对作物生长关键影响因素进行筛选，并将筛选后的数据进行降维处理，得到降维后的花椒-马铃薯生长数据特征集； 基于降维后的花椒-马铃薯生长数据特征集模拟土壤水分与养分流动，并建立得到花椒-马铃薯的作物互作关系模型； 基于所述作物互作关系模型优化预设的多个种植方案的空间分布模式，并结合量子马尔可夫决策过程推导得到花椒-马铃薯套种的初步种植方案； 基于花椒-马铃薯套种的初步种植方案建立生长动态变化模型，并结合卡尔曼变分滤波对作物生长曲线进行优化调整，得到优化后的花椒-马铃薯套种的种植方案； 其中，基于所述第一信息对作物生长关键影响因素进行筛选，并将筛选后的数据进行降维处理，包括： 根据第一信息进行特征筛选处理，其中，通过超图拉普拉斯特征选择第一信息中作物生长数据的多维特征关联，利用超图顶点表示土壤数据、气象数据和田间管理数据，并通过超边构建不同影响因子的高阶交互关系，进而通过计算超图拉普拉斯矩阵的特征值分布，利用拉普拉斯分数去除冗余特征，得到初步筛选后的花椒-马铃薯生长特征； 基于随机投影主成分分析对初步筛选后的花椒-马铃薯生长特征进行降维处理，得到降维后的花椒-马铃薯生长特征集合； 基于变分信息瓶颈算法对降维后的花椒-马铃薯生长特征集合进行去噪与信息优化，得到优化后的花椒-马铃薯生长数据特征集； 将优化后的花椒-马铃薯生长数据特征集进行多尺度信息融合处理，通过多尺度加权图注意力网络对优化后的花椒-马铃薯生长数据特征集进行层次化建模，得到降维后的花椒-马铃薯生长数据特征集； 其中，基于降维后的花椒-马铃薯生长数据特征集模拟土壤水分与养分流动，包括： 基于降维后的花椒-马铃薯生长数据特征集进行土壤水分与养分流动模拟处理，通过熵驱动格子玻尔兹曼方法构建种植环境中的水-养分传输模型，模拟得到不同种植模式下的土壤水分与养分流动数据； 基于不同种植模式下的土壤水分与养分流动数据进行作物互作关系建模，其中，通过马尔可夫逻辑网络结合花椒-马铃薯种植的土壤数据、气象数据和作物生长数据，构建花椒-马铃薯互作关系的概率模型。

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凉山彝族自治州农业科学研究院;凉山州数字农业研究院，其通讯地址为：615099 四川省凉山彝族自治州西昌市胜利南路142号；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”。