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龙图腾网获悉中国水利水电科学研究院申请的专利一种基于无人机和卫星遥感协同作用的变量灌溉处方图生成方法、装置、设备、介质及产品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：CN119721466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411783543.5，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于无人机和卫星遥感协同作用的变量灌溉处方图生成方法、装置、设备、介质及产品是由赵伟霞;陈聪;张宝忠;单志杰;张敏讷;王富强设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机和卫星遥感协同作用的变量灌溉处方图生成方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于无人机和卫星遥感协同作用的变量灌溉处方图生成方法、装置、设备、介质及产品，涉及农业信息监测和农业灌溉技术领域，该方法包括基于作物关键需水期，制定喷灌集群的灌溉管理策略；根据无人机遥感信息构建不同生长阶段的土壤含水率反演模型，根据无人机遥感信息与卫星遥感信息之间的转化方程，预测反演不同生长阶段的土壤含水率；确定喷灌集群灌溉面积内的土壤含水率空间分布图；基于灌溉信息，根据土壤含水率反演模型以及土壤含水率空间分布图确定单台喷灌设备控制区域内的水分亏缺空间分布图；基于灌溉管理策略，根据所述水分亏缺空间分布图确定单台喷灌设备控制区域内的变量灌溉处方图，本申请能够实现精准灌溉管理。

本发明授权一种基于无人机和卫星遥感协同作用的变量灌溉处方图生成方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机和卫星遥感协同作用的变量灌溉处方图生成方法，其特征在于，所述基于无人机和卫星遥感协同作用的变量灌溉处方图生成方法包括： 基于作物关键需水期，制定喷灌集群的灌溉管理策略；所述作物关键需水期发生在5个生长阶段，所述5个生长阶段包括出苗水阶段、冬灌水阶段、返青拔节水阶段、扬花前水阶段和灌浆水阶段；所述灌溉管理策略包括每个生长阶段是否需要灌水以及灌溉水量；所述灌溉水量是根据不同生长阶段内由有效降雨量和作物耗水量决定的土壤含水率以及由土壤理化性质空间变异引起的土壤含水率亏缺程度空间变化确定的； 根据无人机遥感信息构建不同生长阶段的土壤含水率反演模型，并根据所述无人机遥感信息与卫星遥感信息之间的转化方程，预测反演不同生长阶段的土壤含水率；其中，根据所述无人机遥感信息构建不同生长阶段的土壤含水率反演模型，具体包括： 在所述出苗水阶段和所述冬灌水阶段时，同天同步获取多个点位的浅层土壤含水率、第一无人机遥感图像以及第一卫星遥感图像； 将所述第一无人机遥感图像中的波段信息作为第一自变量，将所述浅层土壤含水率作为第一因变量，从所述第一无人机遥感图像中筛选出与土壤含水率相关的第一无人机光谱信息； 以所述第一自变量和所述第一因变量为输入数据，以所述第一无人机光谱信息为输出数据，构建所述出苗水阶段和所述冬灌水阶段的土壤含水率反演模型； 在所述返青拔节水阶段、所述扬花前水阶段和所述灌浆水阶段时，同天同步获取多个点位的土壤含水率、第二无人机遥感图像以及第二卫星遥感图像； 根据所述第二无人机遥感图像中的波段信息确定表征植株含水率的光谱指数； 将所述第二无人机遥感图像中的波段信息以及所述表征植株含水率的光谱指数作为第二自变量，将所述土壤含水率作为第二因变量，从所述第二无人机遥感图像中筛选出与土壤含水率相关的第二无人机光谱信息； 以所述第二自变量和所述第二因变量为输入数据，以所述第二无人机光谱信息为输出数据，构建所述返青拔节水阶段、所述扬花前水阶段和所述灌浆水阶段的土壤含水率反演模型； 基于作物进入所述作物关键需水期前的卫星遥感信息，根据所述土壤含水率反演模型确定喷灌集群灌溉面积内的土壤含水率空间分布图；所述卫星遥感信息包括光谱数据； 基于灌溉信息，根据所述土壤含水率反演模型以及所述土壤含水率空间分布图确定单台喷灌设备控制区域内的水分亏缺空间分布图；所述灌溉信息包括水源供水能力、灌溉需求、卫星过境时的有效数据以及天气因素；所述卫星过境时的有效数据为天气晴朗且无云覆盖的卫星光谱图像； 基于所述灌溉管理策略，根据所述水分亏缺空间分布图确定单台喷灌设备控制区域内的变量灌溉处方图；所述变量灌溉处方图包括喷灌设备的行进速度以及灌水量。

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