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龙图腾网获悉云农服(湖南)智能科技有限公司申请的专利基于环境-作物-投入品多要素耦合的温室水肥药优化控制系统及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：CN120973146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511179530.1，技术领域涉及：G05D27/02；该发明授权基于环境-作物-投入品多要素耦合的温室水肥药优化控制系统及方法是由程立志;余今朝;张小松;吴晓峰;奉海明;罗飘设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于环境-作物-投入品多要素耦合的温室水肥药优化控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于环境‑作物‑投入品多要素耦合的温室水肥药优化控制系统及方法，包括部署传感器网络对温室数据进行采集，并对温室数据进行处理，生成时空连续数据集，基于生成的时空连续数据集，量化环境、作物和投入品动态因果链，生成决策规则库，将决策规则库与根区三维数字孪生模型的实时模拟结果进行融合，生成水药肥调控指令。本发明通过多模态传感器网络实现温室环境‑作物‑投入品数据的时空连续采集与融合处理，构建包含动态因果链的决策规则库，结合根区三维数字孪生模型的实时模拟与贝叶斯因果推理，生成精准水肥药调控指令，有效量化多要素间的非线性因果关系，提升决策科学性。

本发明授权基于环境-作物-投入品多要素耦合的温室水肥药优化控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于环境-作物-投入品多要素耦合的温室水肥药优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：部署传感器网络对温室数据进行采集，并对温室数据进行处理，生成时空连续数据集； 其中，温室数据包括环境数据、作物状态数据和投入品数据； S2：基于生成的时空连续数据集，量化环境、作物和投入品动态因果链，生成决策规则库； S3：将决策规则库与根区三维数字孪生模型的实时模拟结果进行融合，生成水药肥调控指令； S4：将融合生成的水肥药调控指令通过物联网控制器发送至执行设备； 所述对温室数据进行处理，生成时空连续数据集的具体流程包括： 对温室数据进行处理具体包括异常值剔除、时间同步、空间映射、数据标准化进行数据清洗与时空对齐，得到带时间戳的多模态数据流； 其中，采用滑动Forest算法过滤传感器噪声；通过DTW算法对齐环境数据与作物图像数据；通过ICP点云配准将根系光纤数据与土壤传感器坐标统一至三维根区模型； 构建时序数据库存储带时间戳的多模态数据流，时间戳的多模态数据流通过融合历史-实时数据生成时空连续数据集； 所述步骤S2的具体流程包括：基于生成时空连续数据集，实时提取环境、作物和投入品的时序数据，量化三者间的动态因果关系，得到动态因果链； 基于动态因果链，构建提取环境、作物和投入品的因果图； 通过图神经网络采用注意力机制建模因果图，输出动态因果链及可读的决策规则库； 其中，决策规则库包含基于因果关系的水药肥调控规则； 所述S3的步骤具体为： 实时接收来自多模态传感器网络的环境数据、作物生长数据及投入品数据，并通过时空插值算法对缺失数据进行补全，构建动态更新的时序数据库； 调用预先生成的决策规则库，基于当前时序数据库状态，通过图神经网络计算节点间因果权重，匹配与当前温室状态相似度大于预设阈值的历史决策规则，输出候选调控策略集； 构建的根区三维数字孪生模型，实时输入当前土壤湿度、养分浓度、滴灌带分区状态数据，动态模拟水分-养分在根际的扩散过程，生成根区三维渗透速率场及养分分布热力图； 将候选调控策略集与数字孪生模拟结果输入贝叶斯因果推理模块，计算每条策略在当前根区环境下的预期效果概率，筛选概率值大于预设阈值的策略作为初选指令； 将初选指令作用于温室执行设备，同步部署的土壤传感器实时监测土壤数据变化，反馈至数字孪生模型进行参数校准，迭代优化调控指令直至实测值与模拟值误差小于预设阈值，生成包含特定参数的调控指令。

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