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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种大尺度环境下多作物氮含量预测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：CN121033698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511564271.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种大尺度环境下多作物氮含量预测方法及系统是由陈刚;吴达;冯骞;邵光成设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大尺度环境下多作物氮含量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大尺度环境下多作物氮含量预测方法及系统，包括同步获取研究区的卫星遥感影像及针对不同作物的高分辨率无人机影像与实测氮含量，基于无人机数据，为每种作物筛选出与氮含量相关性最佳的目标植被指数，利用目标植被指数与实测氮含量数据构建样本集，训练一个能融合多作物特征的氮含量预测集成模型；将氮含量预测集成模型应用于大尺度卫星影像，进行初步氮含量预测，再通过分析初步预测与实测值的偏差，对预测结果进行修正，最终获得大尺度环境下多作物类型氮含量的预测结果。本发明融合无人机高分辨率与卫星大尺度数据，先利用无人机数据构建高精度基础模型，再迁移至卫星尺度，实现了大尺度环境下多作物氮含量的高精度预测。

本发明授权一种大尺度环境下多作物氮含量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大尺度环境下多作物氮含量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在特定时间段内，针对研究区域内多目标作物，获取覆盖整个研究区域的卫星遥感影像，并采集所有目标作物样品进行实际氮含量测定，同时利用无人机分别获取不同目标作物的遥感影像； S2、针对各目标作物，基于所述无人机遥感影像数据，计算与实测氮含量初相关的植被指数，从初相关植被指数筛选出关于无人机遥感影像的目标植被指数； S3、构建各目标作物关于无人机遥感影像的“目标植被指数-实测氮含量”样本形式的数据集，用于训练构建的作物氮含量预测集成模型； S4、基于所述卫星遥感影像，获取各目标作物的目标植被指数，输入到训练后的作物氮含量预测集成模型中，获得关于卫星遥感影像的各目标作物氮含量的初始预测结果； S5、根据所述各目标作物的氮含量初始预测结果和实测氮含量的偏差，对所述初始预测结果进行偏差校正，获得大尺度环境下多作物的氮含量预测； 所述偏差校正的方法为：计算作物氮含量预测集成模型的平均系统性偏差Bias： ， 其中，表示样本数量，表示第个样本，y'表示作物氮含量预测集成模型的预测值，ytrue表示作物氮含量实测值，校正后作物氮含量预测集成模型的预测值表示为：。

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