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龙图腾网获悉北京市农林科学院信息技术研究中心;农芯科技(北京)有限责任公司申请的专利农作物的水肥决策确定方法、装置、电子设备及存储介质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：CN118715958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202410665667.7，技术领域涉及：A01C21/00；该发明授权农作物的水肥决策确定方法、装置、电子设备及存储介质是由温维亮;卢宪菊;郭新宇;黄官民;顾生浩设计研发完成，并于2024-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本农作物的水肥决策确定方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种农作物的水肥决策确定方法、装置、电子设备及存储介质，属于农业数据处理技术领域，所述方法包括：基于水肥决策模型，获取农作物的作物模型拟合参数；其中，水肥决策模型是在预设融合模型的基础上，基于样本农作物的样本基础数据和样本标签训练得到的，基于作物模型拟合参数和预设参数获取农作物的追氮调控量和灌溉量；基于追氮调控量和灌溉量确定农作物的水肥决策。本发明通过水肥决策模型，获取农作物的作物模型拟合参数，考虑了更多的影响因素，提高了确定作物模型拟合参数的效率和准确性，进而提高了确定农作物的追氮调控量和灌溉量的准确性，有利于提高农作物的水肥决策的准确性。

本发明授权农作物的水肥决策确定方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种农作物的水肥决策确定方法，其特征在于，包括： 基于水肥决策模型，获取农作物的作物模型拟合参数；其中，所述水肥决策模型是在预设融合模型的基础上，基于样本农作物的样本基础数据和样本标签训练得到的，所述样本基础数据包括历史生长环境数据和历史生长周期数据，所述样本标签包括所述样本农作物的样本产量或者样本追氮调控量或者样本耗水量； 基于所述作物模型拟合参数和预设参数获取所述农作物的追氮调控量和灌溉量； 基于所述追氮调控量和所述灌溉量确定所述农作物的水肥决策； 所述水肥决策模型是基于以下步骤得到的： 基于所述样本农作物在生长过程中的气象数据和土壤基础数据得到所述历史生长环境数据，基于所述农作物在生长过程中的农作物冠层图像、3D点云、RGB图像、光谱影像数据、热红外数据和高光谱数据得到所述历史生长周期数据，以得到所述样本基础数据； 基于所述样本标签和所述样本基础数据得到携带标签的样本基础数据； 基于所述样本基础数据对所述预设融合模型进行训练和测试，当所述预设融合模型的预测结果的误差小于设定阈值时，确定所述预设融合模型训练完成，得到初始水肥决策模型； 对所述初始水肥决策模型进行不同程度的降维，以简化所述初始水肥决策模型的输入数据和输出数据，得到所述水肥决策模型；当所述输入数据为所述农作物的估产系数时，对应的所述输出数据为所述农作物的目标产量，当所述输入数据为所述农作物的氮营养指数时，对应的所述输出数据为所述农作物的相对产量，当所述输入数据为所述农作物的适宜氮累积量时，对应的所述输出数据为所述农作物的追氮调控量，当所述输入数据为所述氮营养指数时，对应的所述输出数据为所述追氮调控量，当所述输入数据为参考农作物的水分蒸散量时，对应的所述输出数据为所述农作物的实际耗水量； 所述基于水肥决策模型，获取农作物的作物模型拟合参数，包括： 测量所述农作物的生长情况，得到多个所述输入数据； 将每个所述输入数据输入所述水肥决策模型，得到所述水肥决策模型的输出数据，基于每个所述输入数据和对应的所述输出数据构建数据组； 基于初始作物模型拟合参数，构建所述输入数据和对应的所述输出数据的转换信息； 将多组所述数据组输入所述转换信息中，以对所述初始作物模型拟合参数进行更新，得到所述作物模型拟合参数。

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北京市农林科学院信息技术研究中心;农芯科技(北京)有限责任公司，其通讯地址为：100097 北京市海淀区曙光花园中路11号农科大厦A座1107；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”。

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