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龙图腾网获悉湖北良顷农业科技有限公司申请的专利一种耕地土壤数据自动化审核分析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：CN119151462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411169066.3，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种耕地土壤数据自动化审核分析方法是由吴富进;肖乃衍;尚万强;王建平;郭宏波设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种耕地土壤数据自动化审核分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种耕地土壤数据自动化审核分析方法，包括以下步骤：S1、通过物联网传感器和无人机多光谱成像采集土壤原始数据构成数据集；S2、采用扩展卡尔曼滤波器降噪和去除异常值，并利用时序插值补全缺失数据；S3、基于时间序列分析审核预处理数据，识别异常模式；S4、利用因果推理的图神经网络分析和融合审核数据；S5、应用大数据分析技术对融合数据进行多维度分析和预测；S6、通过量子计算驱动的可视化方法实现实时数据可视化和交互展示；S7、使用自然语言生成技术对土壤数据集和分析结果生成报告；S8、在数据处理和传输过程中实施加密和访问控制。本发明提供了一种全面的土壤数据处理解决方案，有效提高了数据审核效率、准确性和安全性。

本发明授权一种耕地土壤数据自动化审核分析方法在权利要求书中公布了：1.一种耕地土壤数据自动化审核分析方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集土壤的原始数据，通过物联网传感器和无人机多光谱成像进行实时多源数据采集与传输，构成土壤数据集； S2、对土壤数据集进行预处理，采用扩展卡尔曼滤波器进行数据降噪和异常值去除，利用时序插值方法进行缺失数据补全； S3、基于时间序列分析对预处理后的土壤数据集进行数据审核识别潜在的异常数据模式； S4、利用因果推理的图神经网络对审核后的土壤数据集进行数据分析和融合，识别数据之间的复杂关联，并揭示土壤健康状况与作物生长环境之间的因果关系； S5、利用大数据分析技术对融合后的土壤数据集进行多维数据分析与预测，通过分析历史数据和当前数据，生成土壤健康状况报告，并对未来的土壤变化趋势进行预测； S6、采用量子计算驱动的可视化方法对分析和预测结果进行实时数据可视化和交互展示，实时生成土壤健康状况的可视化图表，并在交互展示平台上进行展示； S7、使用自然语言生成技术，根据数据分析结果自动生成详细的土壤健康报告，报告内容包括数据摘要、异常检测结果、分析结论和建议，并支持多种格式输出； S8、在土壤数据集的处理和传输过程中，为每个数据块应用加密和访问控制策略； 所述S3包括： S31、对预处理后的土壤数据集进行时间序列分解，将时间序列分解为趋势成分、季节性成分和残差成分； S32、对趋势成分进行高级趋势分析，使用对数变换和非线性滤波方法，提取长期趋势成分： 其中，Tt为原始趋势成分，∈为对数变换中用于避免计算错误的小常数，coeffn为第n项的滤波器系数，α为用于增强模型非线性处理能力的权重； S33、对季节性成分St进行非参数贝叶斯方法建模，采用高斯过程回归进行预测： 其中，mt为高斯过程的均值函数，为函数方差，l为长度尺度，为噪声方差，p为周期长度，对应季节性变化周期，δt-t'为Diracdelta函数，处理自相关问题； S34、对残差成分Rt进行非线性建模，采用变分自编码器进行残差生成和预测； S35、基于分解后的各成分进行异常数据检测，对趋势成分和季节性成分进行异常值标记，采用孤立森林方法确定异常值阈值，并根据残差成分的变分自编码器模型进行异常数据的标记和去除； S36、对标记和去除异常值后的数据进行重构，结合趋势成分、季节性成分和修正后的残差成分，重构完整的时间序列数据。

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