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龙图腾网获悉南充市农业科学院申请的专利一种基于图像数据处理的水肥管理控制方法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：CN121411287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511983688.4，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种基于图像数据处理的水肥管理控制方法是由王鹏;李仕伟;夏清清;蒲全波;符鹏;金容;郑祖平;李钟;刘利设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像数据处理的水肥管理控制方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于图像数据处理的水肥管理控制方法，对待控制地块每个采样单元进行采样，获取同期养分变化曲线及极端天气影响因子，构建土壤‑作物‑气候三维基准库；对高光谱传感器进行辐射校正和光谱校准和光谱漂移实时修正；生成动态采集时间表，采集作物光谱数据；基于随机森林模型自动识别最优敏感波段，提取最优敏感波段的光谱波形特征；将光谱波形特征与基准库中同地块前指定期数据进行时序比对，计算养分变化速率，构建静态含量+动态趋势的二维诊断矩阵，获取缺素类型及养分缺口量；基于缺素类型及养分缺口量构建多目标优化函数，计算各采样单元的目标施肥量及肥料配方得到施肥方案并执行，实现从经验施肥向数据驱动的精准施肥转型。

本发明授权一种基于图像数据处理的水肥管理控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像数据处理的水肥管理控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对待控制地块进行采样单元划分，基于采样单元分别获取土壤数据和作物叶片养分数据，获取每个采样单元的指定年份同期养分变化曲线及极端天气影响因子，构建土壤-作物-气候三维基准库； S2：对无人机搭载的高光谱传感器进行辐射校正和光谱校准，并基于光谱漂移实时补偿机制进行光谱漂移实时修正； S3：基于作物生理节律和三维基准库中历史数据的最优采集窗口，自动生成动态采集时间表，采集作物光谱数据； S4：基于随机森林模型自动识别不同作物-土壤组合下的最优敏感波段，结合连续小波变换提取最优敏感波段的光谱波形特征； S5：将光谱波形特征与基准库中同地块前指定期数据进行时序比对，计算养分变化速率，构建静态含量+动态趋势的二维诊断矩阵，获取缺素类型及养分缺口量； S6：基于缺素类型及养分缺口量构建多目标优化函数，设置养分缺口填补、肥料利用率、环境风险三个优化目标，计算各采样单元的目标施肥量及肥料配方得到施肥方案并执行； 步骤S5的具体过程如下： S51：从三维基准库中调取同地块、同作物生育期的前3期历史数据：包括前3个监测周期的光谱波形特征集、对应的土壤和作物叶片养分实测值、施肥记录及气象数据； 提取当前周期的光谱波形特征集，按采样单元GPS坐标为唯一标识，将当前特征集-前3期特征集-养分实测值进行一一匹配，形成每个采样单元的时序数据链； S52：将当前周期和前3期的光谱波形特征值，分别转换为对应的养分估算值； S53：针对每个采样单元，分别计算氮、磷、钾的变化速率，标记速率异常区间，构建静态含量+动态趋势二维诊断矩阵； S54：构建3×3二维诊断矩阵，将每个采样单元的养分状态映射至矩阵对应象限，精准区分缺素类型； S55：缺素类型精准归类根据二维诊断矩阵的象限结果，结合三维基准库的土壤类型标签，最终确认每个采样单元的缺素类型和养分缺口量； 所述二维诊断矩阵包括静态养分含量维度和动态变化趋势维度，静态养分含量维度划分为3个等级，包括充足、临界、缺乏;基于养分变化速率将动态变化趋势维度划分为3个类型，包括稳定趋势、缓慢下降趋势、快速下降趋势。

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