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龙图腾网获悉广东苏辰生态环境科技有限公司申请的专利一种草原生态修复监测核心数据库构建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：CN118626470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202410753308.7，技术领域涉及：G06F16/21；该发明授权一种草原生态修复监测核心数据库构建方法是由宋亚光;韦丽萍;吴霞;姚冠忠;胡秀红;郑晓敏;陈嘉伟;黄焕宇;丁彬明;罗玉娟;谢习芳;陈晓婷;李洁香;安栋;孙鹏哲;邹文龙;谭超;邹娇丽;郑木潮;梁利兰;李兴水;苏坤;钱康才设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种草原生态修复监测核心数据库构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种草原生态修复监测核心数据库构建方法，涉及数据库构建技术领域，包括：确定生态修复范围，标定生态修复范围内的采集区域，采集区域之间位于一定范围内；获取采集范围内的草原生态修复数据，草原生态修复数据包括：种植数据、气象数据以及土地数据，相邻采集区域之间的连接区域所包含的土地种类包含于两侧采集区域中；基于采集区域内的草原生态修复数据构建生态数据修复模型，获取连接区域中的气象数据，通过气象数据及土地数据预测连接区域草原生态修复数据，统计采集区域以及连接区域的草原生态修复数据建立数据库。根据草原生态修复范围，确定采集区域内的草原生态修复数据，建立生态数据修复模型。

本发明授权一种草原生态修复监测核心数据库构建方法在权利要求书中公布了：1.一种草原生态修复监测核心数据库构建方法，其特征在于，包括： 确定生态修复范围，标定生态修复范围内的采集区域，采集区域之间位于一定范围内； 获取采集范围内的草原生态修复数据，草原生态修复数据包括：种植数据、气象数据以及土地数据，相邻采集区域之间的连接区域所包含的土地种类包含于两侧采集区域中； 相邻采集区域内的土地类型包含连接区域内的土地类型，获取在该土地类型所生长的种植数据变化；采集区域的生态修复数据时通过无人机获取连接区域中的生态修复图像； 通过相邻采集区域中的土地数据计算连接区域土地数据q，该连接区域土地数据q为预测种植数据所用土地数据： ； 其中，G为土地数据标准值，Q 1 为第一相邻采集区域中与土地数据标准值的差值，Q 2 为第二相邻采集区域中的土地数据标准值差值，L为第一相邻采集区域和第二相邻采集区域的间隔距离，单位为m，x为变量，两块相邻的采集区域中的土地数据存在差值，连接区域之间的土地数据会随着距离产生变化，变量x为当前位置到某一采集区域的距离，从而获取在多个位置土地数据的变化； 获取生态修复范围内的土地类型，确定土地类型的范围，基于土地类型确定保水性和肥力状态，根据保水性和肥力状态限定采集区域之间的间隔范围，在间隔范围内对采集区域进行标记，并标记该采集区域所对应的土地类型；根据保水性和肥力状态确定采集区域间隔范围，减少采集区域中的生态修复数据与连接区域中的生态修复数据差距； 基于采集区域内的草原生态修复数据构建生态数据修复模型，获取连接区域中的气象数据，通过气象数据及土地数据预测连接区域草原生态修复数据，统计采集区域以及连接区域的草原生态修复数据建立数据库； 构建生态数据修复模型方法如下： 获取多个采集区域中的生态修复数据，包括种植数据、土地数据以及气象数据； 采集土壤样本，确定土壤中营养元素含量，评估土地肥力和植物生长需求； 统计分析，使用统计方法获取土壤营养元素、气象数据与种植数据之间的关系； 基于土壤营养元素、气象数据和种植数据构建生态数据修复模型； 无人机采集连接区域内的生态修复图像，获取生态修复图像中的种植数据，通过生态修复图像中的种植数据进行数据库中连接区域的数据进行校正，通过种植数据获取校正值，基于校正值调整连接区域的生态修复数据； 通过生态修复图像获取连接区域中的实际种植数据来进行土地数据的校正值计算，在气象数据不变化的情况下，改变生态数据修复模型中的种植数据，获取多点位置连接区域中实际种植数据和生态数据修复模型预测种植数据的差值比K： K=j i j o ； 其中，j i 为连接区域中实际种植数据，j o 为生态数据修复模型预测种植数据； 根据差值比确定校正值f： f=K*（g*i）； 其中，g为差值比K下的土壤数据，g=q*K，i为影响值； 根据校正值调整该位置的土地数据； 将经过校正的生态修复数据同步至数据库，更新数据库中连接区域数据； 种植数据为草原中该位置生态的生长状态及数据，包括种植的种类以及生长状态； 气象数据为草原中该位置生态的环境数据，包括光照时间、温度、湿度、降水量； 土地数据为草原中该位置生态的种植土壤数据，包括含水量、肥力、保水性、通透性、pH值； 对于连接区域土地数据q的预测分为两种，其一为当前连接区域种植数据预测，获取连接区域中植物种植后到当前时间的气象数据以及连接区域土地数据q，通过气象数据与土地数据计算种植数据； 其二为一段时间后的连接区域种植数据预测，基于气象预报对该段时间内的气象数据监测以及连接区域土地数据计算种植数据； 生态数据修复模型能够进行生态修复范围内一段时间后的预测，获取生态维持一段时间后的变化，并能够根据生态变化程度对生态修复进行预警； 统计方法为回归分析，收集数据如下： 气象数据：平均温度、降水量、日照时数； 种植数据：植物种类、播种面积、产量； 土地数据：土壤类型、pH值、有机质含量； 首先，建立一个线性回归模型，其中长势是因变量Y，而气象和土地数据是自变量X； 模型表示为： ； 其中，Y是长势，β 0 是截距，（β 0 ，β 1 ，β 2 ，…，β n ）是各自变量的系数，（X 1 ，X 2 ，…，X n ）是自变量，ε为误差项； 通过最小二乘法拟合模型，得到每个自变量的系数，系数表明相应变量对产量的影响大小。

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