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龙图腾网获悉西北农林科技大学深圳研究院申请的专利农作物养分诊断方法、装置、存储介质、电子设备和产品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：CN121351015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511903004.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权农作物养分诊断方法、装置、存储介质、电子设备和产品是由姚义清;吕芯悦;郭文忠;张钟莉莉;李光伟;李晶晶;孙蕊卿;郭晓慧;杨选民;谢腾设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本农作物养分诊断方法、装置、存储介质、电子设备和产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种农作物养分诊断方法、装置、存储介质、电子设备和产品，属于农业施肥管理技术领域。包括获取可见光图像、多光谱图像、环境参数和种植信息，基于可见光图像确定待诊断作物的当前生育期，基于当前生育期和种植信息，生成诊断辅助知识，分别对预设时间窗口的可见光图像、多光谱图像和环境参数进行特征提取，得到待诊断作物的可见光时序特征、多光谱时序特征和环境时序特征，基于诊断辅助知识以及可见光时序特征、多光谱时序特征和环境时序特征，对待诊断作物的养分水平进行诊断，得到养分诊断结果。本发明实现了农作物养分的快速、无损诊断，通过多源数据融合与智能时序分析，显著提升了准确性，并能自动生成精准施肥建议。

本发明授权农作物养分诊断方法、装置、存储介质、电子设备和产品在权利要求书中公布了：1.一种农作物养分诊断方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取待诊断作物在预设时间窗口的可见光图像、多光谱图像、环境参数和种植信息； 步骤2：基于可见光图像，通过移动神经网络确定待诊断作物的当前生育期； 步骤3：基于当前生育期和种植信息，生成诊断辅助知识，所述诊断辅助知识用于在可见光图像、多光谱图像和环境参数所覆盖的特征维度中确定能够表征作物养分水平的关键维度；所述基于当前生育期和种植信息，生成诊断辅助知识，具体为： 将当前生育期和种植信息作为诊断背景，输入到大语言模型； 通过大语言模型在诊断背景下，分别从可见光图像、多光谱图像和环境参数所覆盖的特征维度中确定能够表征作物养分水平的关键维度； 通过大语言模型将所述关键维度作为所述诊断辅助知识输出; 步骤4：分别对预设时间窗口的可见光图像、多光谱图像和环境参数进行特征提取，得到待诊断作物的可见光时序特征、多光谱时序特征和环境时序特征；具体为： 采用残差网络作为骨干网络基于可见光图像的时间戳依次对预设时间窗口的可见光图像进行特征提取，得到表型特征序列； 采用卷积神经网络作为骨干网络基于多光谱图像的时间戳依次对预设时间窗口的多光谱图像进行特征提取，得到光谱特征序列； 采用全连接神经网络基于环境参数的时间戳依次对预设时间窗口的环境参数进行特征提取，得到环境特征序列； 分别采用卷积长短期记忆网络对表型特征序列和光谱特征序列进行时序特征提取，得到待诊断作物的可见光时序特征和多光谱时序特征； 采用双向长短期记忆网络对环境特征序列进行时序特征提取，得到所述待诊断作物的环境时序特征; 步骤5：基于诊断辅助知识以及可见光时序特征、多光谱时序特征和环境时序特征，对待诊断作物的养分水平进行诊断，得到养分诊断结果。

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