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龙图腾网获悉河南腾跃科技有限公司申请的专利一种智能化农情监测预警方法及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：CN120654553B 。

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：202510736588.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种智能化农情监测预警方法及系统是由高克;高丽;郭永旺设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化农情监测预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能化农情监测预警方法及系统，包括构建被监测农田的三维地理模型，网格划分生成多个农业监测网格；获取多源农情数据，通过机器学习模型预测各网格的农情风险等级，筛选等级高的作为目标预警区，识别风险源及初始监测点；以初始监测点的空间覆盖率、数据采集精度及部署成本建立多目标决策模型，采用遗传算法求解模型以确定优化监测点；模拟优化监测点在极端情景的农情演变，筛选稳定性指标高于预设值的优化监测点作为最终农情预警节点，并生成动态监测网络。本发明改变了以往农情评估片面、风险区域定位不准确的问题。并能够更及时、准确地对农情变化做出响应，显著增强了监测系统在复杂、极端条件下的可靠性与稳定性。

本发明授权一种智能化农情监测预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能化农情监测预警方法，其特征在于，所述方法包括： 构建被监测农田的三维地理模型，基于土壤类型、作物分布及地形数据对模型进行网格划分，生成多个农业监测网格； 获取多源农情数据，包括土壤墒情、气象指标、作物生长阶段及历史病虫害数据，通过机器学习模型预测各网格的农情风险等级，筛选风险等级超过预设阈值的农业监测网格作为目标预警区，并识别目标预警区内的风险源及初始监测点； 以初始监测点的空间覆盖率、数据采集精度及部署成本为优化目标，建立多目标决策模型，其中约束条件包括监测点与风险源的最大响应距离、最小数据更新频率及成本上限，采用改进的遗传算法求解模型以确定优化监测点； 模拟优化监测点在极端情景的农情演变，基于预警准确率、响应时效及成本波动率计算稳定性指标，筛选稳定性指标高于预设值的优化监测点作为最终农情预警节点，并生成动态监测网络； 所述模拟优化监测点在极端情景下的农情演变，包括： 根据极端情景构建多维情景库； 基于计算流体动力学及Agent-Based模型，动态推演风险源在各类情景中的传播轨迹，并评估监测节点的数据捕获效率与预警延迟，生成模拟结果； 根据模拟结果计算稳定性指标： ； 式中，为稳定性评分，为预警准确率，为平均响应时间，为成本波动率；为归一化权重。

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