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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利一种基于多源信息融合的农业环境智能监控方法及其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：CN120930031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511461980.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于多源信息融合的农业环境智能监控方法及其系统是由徐国棣;康志亮;冯兴;张洁;殷鹏飞设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源信息融合的农业环境智能监控方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多源信息融合的农业环境智能监控方法及其系统，涉及农业环境智能监控技术领域，包括以下步骤：以周期T周期性通过多种传感器分别采集K种监测数据，分别形成多源的K种初始时序数据序列,每个初始时序序列包括采集的截止当前的N个参数；对每个初始时序数据序列分别进行以下操作：识别异常数据点；提取初始时序数据序列时间范围内对农作物的种养殖操作及时间点，基于异常数据点计算待修正异常时序序列；对待修正异常时序序列进行内部影响过滤，得到过滤时序数据序列；得到多源的过滤时序数列后，通过环境异常识别模型进行环境异常判断。本发明可以在基于多种传感器的农业环境监测中识别并修正农业养殖操作带来的干扰。

本发明授权一种基于多源信息融合的农业环境智能监控方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源信息融合的农业环境智能监控方法，其特征在于，包括以下步骤： 以周期T周期性通过多种传感器分别采集K种监测数据，分别形成多源的K种初始时序数据序列,每个初始时序序列包括采集的截止当前的N个参数； 对每个初始时序数据序列分别进行以下操作： 识别异常数据点； 提取初始时序数据序列时间范围内对农作物的种养殖操作及对应的养殖操作的时间点，基于异常数据点计算待修正异常时序序列； 对待修正异常时序序列进行内部影响过滤，得到过滤时序数据序列； 得到多源的过滤时序数列后，通过环境异常识别模型进行环境异常判断； 所述识别异常数据点的获取方法为： 分别获取相邻数据差值： ； 其中，为第k初始时序数据序列的第n个参数和第n-1个参数的差值，,，K为所述初始时序数据序列的总数，N为每个所述初始时序序列中的参数数量； 若相邻数据差值的绝对值大于预设的第一差值阈值，则其中的后一个时间点的数据作为所述异常数据点； 所述基于异常数据点计算待修正异常时序序列的方法为： 获取第种所述养殖操作对第k种所述监测数据的持续影响时间； 判断所述异常数据点和第r种所述养殖操作的时间点的差值，若差值不在内则剔除第r种所述养殖操作，； 获取第种所述养殖操作的时间点，的取值范围为未被剔除的养殖操作，获取所述异常数据点的采集时间； 获取第种所述养殖操作的持续影响终止时间； 获取的最大值，作为综合持续影响终止时间； 在对应的所述初始时序数据序列中，采集自异常数据点开始在综合持续影响终止时间内的所有参数，形成所述待修正异常时序序列； 所述获取第种所述养殖操作对第k种所述监测数据的持续影响时间的方法为，通过以下实验进行提取： 在时间点对农作物执行第r种养殖操作，按照周期T周期性采集K种所述监测数据，自时间点开始记录进行第r种养殖操作后的各项监测数据的参考时序数据序列，每个参考时序数据序列中包括G个参数； 获取第k参考时序数据序列的相邻差值： ； 其中，为第k参考时序数据序列的第个参数和第个参数的差值，； 获取所有绝对值小于预设的第二差值阈值的第k参考时序数据序列的相邻差值，时序排序形成时序差值序列； 进行以下迭代： 初始化q=1； 若所述时序差值序列的第q个参数和第q+b个参数的对应采集时间点的差值小于预设的时间阈值,则停止迭代，否则更新q的值为q=q+1,设停止迭代时q的值为, 设所述时序差值序列的第个参数为,，获取第k参考时序数据序列的第个参数的采集时间点，该采集时间点与时间点的差值为所述第种所述养殖操作的持续影响时间； 所述对待修正异常时序序列进行内部影响过滤的方法为，针对所有k=1,2,…,K执行以下操作： 赋值为所述实验中所述时间点的前一次采集的第k种所述监测数据的数值，获取第种养殖操作下的所述第k参考时序数据序列，以及第种养殖操作的单位面积布洒数量,的取值范围为未被剔除的养殖操作； 对第k种所述监测数据的所述待修正异常时序序列进行修正： ; ； 其中，为所述待修正异常时序序列的第y个参数修正后的数值，为中第x个参数，x为中间参数，为实际的时间点时第种养殖操作的单位面积布洒数量，为所述待修正异常时序序列的第y个参数采集时间点，y的取值范围为中的所有参数,代表四舍五入的函数，不小于且差值不超过预设的单位面积布洒数量阈值。

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